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위키북스- 데이터 사이언스 시리즈

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책소개

목차

■ 01장: 이차원 실수 벡터공간

1.1. 벡터공간의 정의
__1.1.1. 선형대수의 역할
__1.1.2. 실수 벡터공간
__1.1.3. 기저 벡터
__1.1.4. 열 벡터와 행 벡터
1.2. 벡터 일차변환
__1.2.1. 일차변환 정의
__1.2.2. 일차변환의 구체적인 예
__1.2.3. 일차종속과 일차독립
1.3. 행렬 계산
__1.3.1. 행렬의 정의와 기본 계산법
__1.3.2. 2×2 행렬의 역행렬
1.4. 행렬 계산의 응용
__1.4.1. 연립일차방정식의 해
__1.4.2. 일차변환을 행렬로 표현
__1.4.3. 고윳값 문제와 행렬의 대각화
1.5. 주요 정의 모음
1.6. 연습 문제

■ 02장: 일반적인 차원의 실수 벡터공간

2.1. 실수벡터를 n차원으로 확장
__2.1.1. n차원 실수 벡터공간
__2.1.2. 일차독립과 기저벡터
2.2. 행렬과 일차변환의 성질
__2.2.1. 일차변환의 성질
__2.2.2. 일차변환과 정칙행렬의 관계
__2.2.3. 행렬의 계수와 가우스 소거법
__2.2.4. 역행렬을 계산하는 방법
2.3. 연립일차방정식의 해 구하기
__2.3.1. 연립일차방정식과 행렬의 기본 작업
__2.3.2. 변수와 방정식의 개수가 일치하는 경우
__2.3.3. 변수와 방정식이 일치하지 않는 경우
2.4. 주요 정리 모음
2.5. 연습 문제

■ 03장: 행렬식

3.1. 행렬식의 정의와 기본 성질
__3.1.1. 행렬식의 정의
__3.1.2. 행렬식의 교대성과 다중선형성
__3.1.3. 행렬식의 기하학적 의미
3.2. 행렬식의 특징
__3.2.1. 행렬식의 유일성
__3.2.2. 전치행렬과 곱에 관한 공식
__3.2.3. 행렬식과 일차독립
3.3. 행렬식 계산 기법
__3.3.1. 블록형 행렬의 행렬식
__3.3.2. 여인자 전개와 역행렬
3.4. 주요 정리 모음
3.5. 연습 문제

■ 04장: 행렬의 고윳값과 대각화

4.1. 고윳값 문제와 그 해법
__4.1.1. 행렬의 고윳값과 대각화의 관계
__4.1.2. 고유 방정식을 통해 고윳값 결정
__4.1.3. 고유공간의 성질과 고윳값 문제의 관계
__4.1.4. 고윳값의 성질
4.2. 대칭행렬의 성질과 이차곡면에의 응용
__4.2.1. 벡터의 내적과 직교직합분해
__4.2.2. 대칭행렬의 대각화
__4.2.3. 이차곡면의 표준형
4.3. 주요 정리 모음
4.4. 연습 문제

■ 05장: 일반적인 벡터공간

5.1. 벡터공간의 공리
__5.1.1. 벡터공간과 부분벡터공간
__5.1.2. 벡터공간의 기저벡터
5.2. 벡터공간의 일차변환
__5.2.1. 일차변환의 정의와 행렬로 표현하기
__5.2.2. 기저벡터의 변환
5.3. 주요 정리 모음
5.4. 연습 문제

■ 부록: 연습 문제 풀이

A.1. Chapter 1
A.2. Chapter 2
A.3. Chapter 3
A.4. Chapter 4
A.5. Chapter 5

저자 소개 2

나카이 에츠지

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Etsuji Nakai,なかい えつし,中井 悅司

1971년 4월 오사카 출생. 노벨 물리학상을 목표로 이론물리학 연구에 몰두하는 학생 시절과 대학 수험 교육에 열정을 쏟은 학원 강사 시절, 그리고 화려한(?) 변신을 거쳐 외국계 벤더로 Linux 엔지니어를 생업으로 하기에 이르기까지 묘한 인연이 계속되어 항상 Unix/Linux 서버와 인생을 함께했다. 그 뒤, Linux 배포 업체의 에반젤리스트에 이어 현재는 미국계 IT 기업의 Cloud Solutions Architect로 활동 중이다. 주요 저서로는 『[개정신판] 프로를 위한 Linux 시스템 구축 활용기술』, 『Docker 실천 입문』, 『IT 엔지니어를 위한 머신 러
1971년 4월 오사카 출생. 노벨 물리학상을 목표로 이론물리학 연구에 몰두하는 학생 시절과 대학 수험 교육에 열정을 쏟은 학원 강사 시절, 그리고 화려한(?) 변신을 거쳐 외국계 벤더로 Linux 엔지니어를 생업으로 하기에 이르기까지 묘한 인연이 계속되어 항상 Unix/Linux 서버와 인생을 함께했다. 그 뒤, Linux 배포 업체의 에반젤리스트에 이어 현재는 미국계 IT 기업의 Cloud Solutions Architect로 활동 중이다. 주요 저서로는 『[개정신판] 프로를 위한 Linux 시스템 구축 활용기술』, 『Docker 실천 입문』, 『IT 엔지니어를 위한 머신 러닝 이론 입문』(모두 기술평론사), 『Tensorflow로 배우는 딥러닝 입문』(마이나비 출판) 등이 있다.

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일본 호세이대학 경영학부를 졸업했다. 대학 시절 취미로 프로그래밍을 시작한 것을 계기로 이 업계에 발을 들여놓게 됐으며, 한국과 일본에서 임베디드 시스템과 게임 관련 회사에서 개발 프로젝트를 진행했다. 번역서로는 『러닝스쿨! 파이썬 교과서』 『유니티 UI 디자인 교과서』 『머신러닝 이론 입문』 『모던 C 언어 프로그래밍』 『따라 하면서 배우는 유니티 3D 입문』이 있으며, 저서로는 『만들면서 배우는 OS커널의 구조와 원리』 『뇌를 자극하는 하드웨어 입문』이 있다

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품목정보

발행일
2019년 09월 27일
쪽수, 무게, 크기
308쪽 | 175*235*30mm
ISBN13
9791158391706

출판사 리뷰

이 책의 특징

· 머신러닝에 필요한 세 분야의 대학 수학 중 선형대수학을 기초부터 차근차근 배울 수 있습니다.
· 새롭게 다시 공부하는 재입문자가 이해하기 쉽게끔 정의와 정리를 토대로 친절하고 상세하게 설명합니다.
· 각 장의 마지막에 이해를 돕기 위한 연습문제가 있습니다.

대학교 1, 2학년 때 배운 수학을 다시 한 번 기초부터 공부하고 싶은 개발자나 이공계 고등학교 수학 지식이 필요한 사람. 이공계 대학교 1, 2학년생이 처음 배우는 교과서로도 활용할 수 있습니다.

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