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벡터와 친구들이 알려주는 선형대수

벡터와 친구들이 알려주는 선형대수

  • 정구홍
  • |
  • 비제이퍼블릭
  • |
  • 2022-02-11 출간
  • |
  • 448페이지
  • |
  • 173 X 230 mm
  • |
  • ISBN 9791165921392
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출판사서평



데이터를 보다 더 잘 다루고, 더 나아가 지금보다 심화된 프로그래밍의 수준에 이르기 위해서는 결국 수학적 지식이 필요한 순간이 오게 됩니다. 그중에서도 선형대수는 최근 데이터 과학을 배우면서 필수적인 요소가 되어가고 있지만, 아무래도 수학은 어렵고 지겨운 과목이라는 선입견 때문에 두려움부터 앞서는 분들도 많을 것입니다. 그렇다면 귀엽게 표현된 벡터, 행렬 등의 수학 캐릭터들과 함께 마치 동화책을 읽듯이 선형대수를 배울 수 있는 새로운 개념의 도서와 함께 시작해보는 것은 어떨까요?


목차


저자 소개
추천사
베타 리더 리뷰
시작하며

Chapter 01 vector들의 이야기
01-1 vector가 움직일 수 있는 방향
01-2 vector가 볼 수 있는 방향과 dot product라는 vector들의 춤
01-3 vector의 norm과 projection

Chapter 02 matrix들의 이야기
02-1 한 개 이상의 vector들을 모이게 할 수 있는 존재
02-2 column rank of A
02-3 rref를 춰서 A 안에 column vector를 B와 D로 나눠 모이게 하기
02-4 matrix transpose와 inverse
02-5 inverse를 하는 이유는 identity matrix를 만들기 위해

Chapter 03 matrix 안 vector들이 사는 space
03-1 vector들이 사는 space
03-2 rank-nullity의 법칙
03-3 subspace의 basis 찾는 법
03-4 orthogonal complement subspace와 full rank matrix
03-5 orthogonal matrix

Chapter 04 목적지로 안내하는 지도 만드는 법
04-1 목적지까지 가는 길을 한 가지 알려 주는 지도 만드는 법
04-2 바라보는 지도 만드는 법
04-3 무한히 많은 다른 길로 vector b의 방향을 알려 주는 지도 만드는 법
04-4 선형 프로그래밍(linear programming)

Chapter 05 천천히 걸어가기
05-1 eigendecomposition
05-2 eigenvalue를 보고 A가 singular인지 nonsingular인지 알아보는 법
05-3 diagonalizable matrix
05-4 matrix와 vector의 대화
05-5 orthogonally diagonalizable matrix
05-6 Markov chain
05-7 Markov chain with absorbing state

Chapter 06 두 개의 다른 space 사이의 추억
06-1 singular value decomposition(SVD)
06-2 pseudoinverse
06-3 dot product, matrix multiplication, linear combination 그리고 projection에 대한 짧은 이야기
06-4 principal component analysis(PCA)

마치며
이 책에서 사용된 R 코드 모음
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