머신 러닝 이론 입문 : IT 엔지니어 를 위한 | 위키 북스 
 나카이 에츠 지 지음 
 김범준 옮김 
 곽 동민 감수 
 데이터 사이언스 시리즈 _ 001 
 ISBN : 9791158390334 
 25 , 000 원 | 2016 년 06 월 17 일 발행 | 
 나카이 에츠 지 ( 中 井 悦 司 ) 
 1971 년 4 월 일본 오오사카 출생 . 노벨 물리학상 을 진지 하 게 꿈꾸 고 이론 물리학 연구 에 몰두 했 던 학생 시절 , 대학 입시 에 열정 을 쏟 았 던 입시 학원 강사 시절 , 그리고 화려 하 게 ( ? ) 변신 하 여 외국 계 기업 에서 리눅스 엔지니어 로 활약 하 게 될 때 까지 항상 유닉스 / 리눅스 서버 와 묘한 인연 으로 인생 을 함께 보냈 다 . 
 일본 호세이 대학 경영 학부 를 졸업 했 다 . 대학 시절 취미 로 프로그래밍 을 시작 한 것 을 계기 로 이 업계 에 발 을 들여놓 게 됐으며 , 한국 과 일본 에서 임베디드 시스템 과 게임 관련 회사 에서 개발 프로젝트 를 진행 했 다 . 번역 서로 는 《 모던 C 언어 프로그래밍 》《 따라 하 면서 배우 는 유니티 3 D 입문 》 이 있 으며 , 저서 로 는 《 만들 면서 배우 는 OS 커널 의 구조 와 원리 》《 뇌 를 자극 하 는 하드웨어 입문 》 이 있 다 . 
 3 . 3 부록 - 표본 평균 · 표본 분산 의 일치 성 과 불 편성 3 . 3 . 1 표본 평균 · 표본 분산 의 일치 성 과 불 편성 증명 3 . 3 . 2 예제 코드 로 확인 한다 ▣ 04 장 : 퍼셉트론 - 분류 알고리즘 기초 
 4 . 1 확률 적 기울기 하강법 알고리즘 4 . 1 . 1 평면 을 분할 하 는 직선 의 방정식 4 . 1 . 2 오 차 함수 를 사용 하 여 분류 결과 를 평가 한다 4 . 1 . 3 기울기 벡터 로 파라미터 를 수정 한다 4 . 1 . 4 예제 코드 로 확인 한다 4 . 2 퍼셉트론 을 기하학 적 으로 해석 한다 4 . 2 . 1 바이어스 항의 임의 성 과 알고리즘 수렴 속도 4 . 2 . 2 퍼셉트론 의 기하학 적 해석 4 . 2 . 3 바이어스 항의 기하학 적 인 의미 ▣ 05 장 : 로지스틱 회귀 와 ROC 곡선 - 학습 모델 을 평가 하 는 방법 
 5 . 1 분류 문제 에 최 우추 정법 을 적용 한다 5 . 1 . 1 데이터 발생 확률 설정 5 . 1 . 2 최 우추 정법 으로 파라미터 를 결정 한다 5 . 1 . 3 예제 코드 로 확인 한다 5 . 2 ROC 곡선 으로 학습 모델 을 평가 한다 5 . 2 . 1 로지스틱 회귀 를 현실 문제 에 적용 한다 5 . 2 . 2 ROC 곡선 으로 성능 평가 5 . 2 . 3 예제 코드 로 확인 한다 5 . 3 부록 - IRLS 법 도출 ▣ 06 장 : k - 평균법 - 비지 도 학습 모델 기초 
 6 . 1 k - 평균법 을 통한 클러스터 링 과 그 응용 6 . 1 . 1 비지 도 학습 모델 클러스터 링 6 . 1 . 2 k - 평균법 을 사용 한 클러스터 링 6 . 1 . 3 이미지 데이터 에 응용 6 . 1 . 4 예제 코드 로 확인 한다 6 . 1 . 5 k - 평균법 의 수학 적 근거 6 . 2 게으른 학습 모델 로서 의 k - 최 근접 이웃 6 . 2 . 1 k - 최 근접 이웃 으로 분류 6 . 2 . 2 k - 최 근접 이웃 의 문제점 ▣ 07 장 : EM 알고리즘 - 최 우추 정법 에 의한 비지 도 학습 
 7 . 1 베르누이 분포 를 사용 한 최 우추 정법 7 . 1 . 1 손 글씨 문자 합성 방법 7 . 1 . 2 이미지 생성기 와 최 우추 정법 7 . 2 혼합 분포 를 사용 한 최 우추 정법 7 . 2 . 1 혼합 분포 로 확률 계산 7 . 2 . 2 EM 알고리즘 절차 7 . 2 . 3 예제 코드 로 확인 한다 7 . 2 . 4 클러스터 링 으로 데이터 를 해석 한다 7 . 3 부록 - 손 글씨 문자 데이터 를 다운로드 한다 ▣ 08 장 : 베이즈 추정 - 데이터 를 기반 으로 확신 을 더 하 는 방법 
 8 . 1 베이즈 추정 모델 과 베이즈 정리 8 . 1 . 1 베이즈 추정 의 개념 8 . 1 . 2 베이즈 정리 입문 8 . 1 . 3 베이즈 추정 으로 정규 분포 를 정한다 : 파라미터 추정 8 . 1 . 4 베이즈 추정 으로 정규 분포 를 결정 한다 : 관측 값 의 분포 를 추정 8 . 1 . 5 예제 코드 로 확인 한다 8 . 2 베이즈 추정 을 회귀분석 에 응용 8 . 2 . 1 파라미터 의 사후 분포 계산 8 . 2 . 2 관측 값 의 분포 를 추정 8 . 2 . 3 예제 코드 로 확인 한다 8 . 3 부록 - 최 우추 정법 과 베이즈 추정 의 관계 
 p 101 , 가운데 식 ( 3 . 41 ) 에서 밑 으로 세 번 째 줄 
 한편 식 ( 3 . 39 ) 는 --> 한편 식 ( 3 . 41 ) 은 
 p 101 , 아래 식 ( 3 . 43 ) 바로 다음 줄 
 이제 식 ( 3 . 38 ) 에서 식 ( 3 . 39 ) 까지 를 --> 이제 식 ( 3 . 38 ) 에서 식 ( 3 . 41 ) 까지 를 
 p . 143 , 밑 에서 6 번 째 줄 
 제대로 분류 됐 을 겨우 ---> 제대로 분류 됐 을 경우 
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