기여한 사람들
머리글
역자 머리말
제Ⅰ부 이산수학의 기본 개념

CHAPTER1핵심 개념,표기법,집합론,관계,함수
이산수학이란 무엇인가?
기초 집합론
함수와 관계
요약

CHAPTER 2형식 논리와 수학적 증명
진리표에 의한 형식 논리와 증명
직접 증명
모순에 의한 증명
수학적 귀납법에 의한 증명
요약

CHAPTER 3 n-진수를 사용하여 계산하기
n-진수 이해하기
진법 간 변환하기
이진수와 그 응용
16진수와 그 응용
요약

CHAPTER 4 SciPy를 이용한 조합론
기본 셈 규칙
순열과 조합
메모리 할당에 대한 응용
브루트 포스 알고리즘의 성능
요약

CHAPTER 5이산확률의 기본원리
이산확률의 기초
조건부확률과 베이즈 정리
베이지안 스팸 필터링
확률변수,평균,분산
구글 페이지랭크I
요약


제Ⅱ부 데이터 과학과 컴퓨터 과학에서의 이산수학 구현

CHAPTER 6선형대수의 계산 알고리즘
연립일차방정식 이해하기
행렬 그리고 연립일차방정식의 행렬 표현
가우스 소거법을 이용한 소규모 선형 시스템 풀기
NumPy를 이용한 대규모 선형 시스템 풀기
요약

CHAPTER 7알고리즘의 계산 복잡도
알고리즘의 계산 복잡도
Big-O표기법 이해하기
기본 제어 구조를 포함하는 알고리즘의 복잡도
일반적인 탐색 알고리즘의 복잡도
계산 복잡도 클래스
요약
참고문헌

CHAPTER 8그래프,트리,네트워크의 저장과 특성 뽑아내기
그래프,트리,네트워크 이해하기
그래프,트리,네트워크 사용하기
그래프와 네트워크 저장하기
그래프의 특성 추출
요약

CHAPTER 9데이터 구조 탐색하기와 최단 경로 찾기
그래프와 트리 데이터 구조의 탐색
깊이 우선 탐색(DFS)
최단 경로 문제와 이의 변형
브루트 포스 기법을 사용한 최단 경로 찾기
최단 경로 탐색을 위한 다익스트라 알고리즘
다익스트라 알고리즘의 파이썬 구현
요약


제Ⅲ부 이산수학의 실제 적용

CHAPTER 10 NumPy와Scikit-Learn을 사용하는 회귀분석
데이터세트
최적합직선과 최소제곱법
NumPy를 사용한 최소제곱직선
NumPy및SciPy를 사용하는 최소제곱곡선
NumPy및SciPy를 사용하는 최소제곱평면
요약

CHAPTER 11페이지랭크를 사용하는 웹 검색
시대별 검색 엔진의 발전
구글 페이지랭크II
파이썬으로 페이지랭크 알고리즘 구현
실제 데이터에 알고리즘 적용
요약

CHAPTER 12 Scikit-Learn을 사용하는 주성분 분석
고윳값,고유벡터,직교기저의 이해
차원 축소를 위한 주성분 분석 접근법
PCA의scikit-learn를 이용한PCA구현
실제 데이터에PCA적용
요약