벡터와 친구들이 알려주는 선형대수

즐거운 선형대수 여행!
기본적인 벡터, 행렬 이론부터 SVD, PCA 등 차원 축소까지
이 책을 통해 동화책을 읽듯 부담 없이 배워 보세요.
작가정보
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
찾아보기
추천사
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귀여운 캐릭터들과 함께 선형대수라는 산 속을 즐겁게 산책하는 자신을 보게 될 것입니다
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선형대수를 배우고 싶지만 수학에 거부감과 어려움을 느끼는 모든 학생들에게 추천하는 책입니다.
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선형대수에서 어떤 부분을 중점적으로 공부할 것인지 고민된다면 이 책이 큰 도움이 됩니다.
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디지털 트랜스포메이션 시대에 데이터 분석에 대해 공부하고자 하는 분들에게 적극 추천합니다.
-
모두가 이 책을 통해서 선형대수를 배우면서 응원의 메세지도 함께 받으시길 바랍니다.
출판사 서평
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?
기본정보
ISBN | 9791165921392 |
---|---|
발행(출시)일자 | 2022년 02월 11일 |
쪽수 | 448쪽 |
크기 |
173 * 230
mm
|
총권수 | 1권 |
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