JANGUN


Machine Learning


지음 : Kevin P. Murphy
옮김 : 노영찬



목차

1장 소개
2장 확률
3장 이산 데이터를 위한 생성 모형
4장 가우시안 모형
5장 베이지안 통계학
6장 빈도주의자 통계학
7장 선형 회귀
8장 로지스틱 회귀
9장 일반화 선형 모형과 지수족
10장 방향 그래프 모형 (베이즈 네트)
11장 혼합 모형과 EM 알고리즘
12장 잠재 선형 모형
13장 희박 선형 모형
14장 커널
15장 가우시안 프로세스
16장 가변 기저 함수 모형
17장 마르코프와 은닉 마르코프 모형
18장 상태 공간 모형
19장 무방향 그래프 모형
20장 그래프 모형에 대한 정확한 추정
21장 분산 추정
22장 다양한 분산 추정
23장 몬테카를로 추정
24장 마르코프 사슬 몬테카를로 추정
25장 클러스터링
26장 그래프 모형 구조 학습
27장 이산 데이터에 대한 잠재 변수 모형
28장 딥 러닝


1장 소개



2장 확률



3장 이산 데이터를 위한 생성 모형



4장 가우시안 모형



5장 베이지안 통계학



6장 빈도주의자 통계학



7장 선형 회귀



8장 로지스틱 회귀



9장 일반화 선형 모형과 지수족



10장 방향 그래프 모형 (베이즈 네트)



11장 혼합 모형과 EM 알고리즘



12장 잠재 선형 모형



13장 희박 선형 모형



14장 커널



15장 가우시안 프로세스



16장 가변 기저 함수 모형



17장 마르코프와 은닉 마르코프 모형



18장 상태 공간 모형



19장 무방향 그래프 모형



20장 그래프 모형에 대한 정확한 추정



21장 분산 추정



22장 다양한 분산 추정



23장 몬테카를로 추정



24장 마르코프 사슬 몬테카를로 추정



25장 클러스터링



26장 그래프 모형 구조 학습



27장 이산 데이터에 대한 잠재 변수 모형



28장 딥 러닝