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소문난 명강의 김도형의 데이터 사이언스 스쿨(수학 편) > 전산통계/해석

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소문난 명강의 김도형의 데이터 사이언스 스쿨(수학 편)

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제조사 한빛미디어
원산지 국내산
브랜드 한빛미디어
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    소문난 명강의 김도형의 데이터 사이언스 스쿨(수학 편)

    9791162242414.jpg

    도서명:소문난 명강의 김도형의 데이터 사이언스 스쿨(수학 편)
    저자/출판사:김도형/한빛미디어
    쪽수:880쪽
    출판일:2019-11-20
    ISBN:9791162242414

    목차
    0장 파이썬 설치와 사용법
    __0.1 커맨드 라인 인터페이스
    __0.2 파이썬 설치하기
    __0.3 파이썬 처음 사용하기
    __0.4 파이썬 패키지 설치하기
    __0.5 데이터 분석용 파이썬 패키지 소개
    __0.6 아이파이썬 및 주피터 설정
    __0.7 구글 코랩 사용법
    __0.8 마치며

    1장 수학 기호
    __1.1 그리스 문자
    __1.2 수열과 집합의 합과 곱
    __1.3 마치며

    2장 넘파이(Numpy)로 공부하는 선형대수
    __2.1 데이터와 행렬
    __2.2 벡터와 행렬의 연산
    __2.3 행렬의 성질
    __2.4 선형 연립방정식과 역행렬
    __2.5 마치며

    3장 고급 선형대수
    __3.1 선형대수와 해석기하의 기초
    __3.2 좌표와 변환
    __3.3 고윳값분해
    __3.4 특잇값분해
    __3.5 PCA
    __3.6 마치며

    4장 심파이(SymPy)로 공부하는 미적분
    __4.1 함수
    __4.2 심파이를 사용한 함수 미분
    __4.3 적분
    __4.4 행렬의 미분
    __4.5 변분법
    __4.6 마치며

    5장 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화
    __5.1 최적화 기초
    __5.2 제한조건이 있는 최적화 문제
    __5.3 선형계획법 문제와 이차계획법 문제
    __5.4 마치며

    6장 공부하는 확률론 피지엠파이(pgmpy)로
    __6.1 집합
    __6.2 확률의 수학적 정의와 의미
    __6.3 확률의 성질
    __6.4 확률분포함수
    __6.5 결합확률과 조건부확률
    __6.6 베이즈 정리
    __6.7 마치며

    7장 확률변수와 상관관계
    __7.1 확률적 데이터와 확률변수
    __7.2 기댓값과 확률변수의 변환
    __7.3 분산과 표준편차
    __7.4 다변수 확률변수
    __7.5 공분산과 상관계수
    __7.6 조건부기댓값과 예측 문제
    __7.7 마치며

    8장 사이파이로 공부하는 확률분포
    __8.1 사이파이를 이용한 확률분포 분석
    __8.2 베르누이분포와 이항분포
    __8.3 카테고리분포와 다항분포
    __8.4 정규분포와 중심극한정리
    __8.5 스튜던트 t분포, 카이제곱분포, F분포
    __8.6 다변수정규분포
    __8.7 베타분포, 감마분포, 디리클레분포
    __8.8 마치며

    9장 추정과 검정
    __9.1 확률분포의 추정
    __9.2 최대가능도 추정법
    __9.3 베이즈 추정법
    __9.4 검정과 유의확률
    __9.5 사이파이를 사용한 검정
    __9.6 마치며

    10장 엔트로피
    __10.1 엔트로피
    __10.2 조건부엔트로피
    __10.3 교차엔트로피와 쿨백-라이블러 발산
    __10.4 상호정보량
    __10.5 마치며
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