소개

이 사이트는 “Mathematics for Machine Learning” 스터디를 진행하면서,

머신러닝에 대한 지식들을 체계적으로 정리하기 위해 만들어졌습니다.

PDF Book Page

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그룹 멤버

아래는 스터디에 참여하신 분들의 소개입니다.

Github 레포지토리를 통해 높은 퀄리티의 컨텐츠 제공으로 스터디에 참여해주셨습니다.

Here are contributors of MML Study !

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컨텐츠 목록

이 사이트에서 제공하는 컨텐츠들의 목차는 아래와 같습니다.

Part I: 머신러닝을 위한 기초 수학

1. 소개
2. 선형대수학
3. 해석기하학
4. 행렬 분해
5. 벡터 미적분학
6. 확률 분포
7. 연속 최적화

Part II: Central Machine Learning Problem

1. When Models Meet Data
2. Linear Regression
3. Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
4. Density Estimation with Gaussian Mixture Models
5. Classification with Support Vector Machines

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홈페이지 구축에 사용한 오픈소스

이 사이트의 원본 소스는 다음의 저자가 만든 것을 활용한 것입니다. 진심으로 감사드립니다.

• Just the Docs © 2017-2020
• utteranc.es © 2021

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라이센스

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