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벡터와 친구들이 알려주는 선형대수 상세페이지

컴퓨터/IT 개발/프로그래밍 ,   컴퓨터/IT 컴퓨터/앱 활용

벡터와 친구들이 알려주는 선형대수

데이터 과학자가 되기 위해 꼭 알아야 하는 수학 이야기

소장전자책 정가24,800
판매가24,800
벡터와 친구들이 알려주는 선형대수

작품 소개

<벡터와 친구들이 알려주는 선형대수> 귀여운 캐릭터들과 함께 떠나는
즐거운 선형대수 여행!
데이터를 잘 다루기 위해 꼭 필요한 기초 지식인 선형대수!
기본적인 벡터, 행렬 이론부터 SVD, PCA 등 차원 축소까지
이 책을 통해 동화책을 읽듯 부담 없이 배워 보세요.

귀여운 캐릭터들과 함께 선형대수라는 산 속을 즐겁게 산책하는 자신을 보게 될 것입니다.
-강승모(고려대학교 건축사회환경공학부 교수)

선형대수를 배우고 싶지만 수학에 거부감과 어려움을 느끼는 모든 학생들에게 추천하는 책입니다.
-권오훈(계명대학교 공과대학 교통공학전공 교수)

선형대수에서 어떤 부분을 중점적으로 공부할 것인지 고민된다면 이 책이 큰 도움이 됩니다.
-김동규(서울대학교 건설환경공학부 교수)

디지털 트랜스포메이션 시대에 데이터 분석에 대해 공부하고자 하는 분들에게 적극 추천합니다.
-임규건(한국지능정보시스템학회 회장, 한양대학교 경영대학 교수)

모두가 이 책을 통해서 선형대수를 배우면서 응원의 메세지도 함께 받으시길 바랍니다.
-장기태(카이스트 조천식녹색교통대학원 교수)

소스코드 다운로드 https://github.com/bjpublic/vectorandmatrix


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?

이 책의 내용은 저자가 수년 동안 고려대학교, 계명대학교, 명지대학교, 서울대학교, 서울시립대학교, 카이스트 그리고 버클리대학교에서 가르친 수업 및 대학원생들과 같이 진행한 연구를 토대로 구성되었습니다. 데이터 과학에 관심이 있지만 선형대수를 따로 체계적으로 공부할 기회가 없었던 대학생 및 대학원생 그리고 직장인들에게 도움이 되었으면 하며, 수학에 관심이 많은 중고등학생들에게도 유용한 책이 될 것입니다.


저자 소개

정구홍
버클리대학교(UC Berkeley)에서 학사, 석사 그리고 박사를 수료하였다. 현재 캘리포니아 실리콘밸리에 있는 바이오 업체인 세페이드(Cepheid)에서 시니어(Senior) 데이터 과학자로 재직 중이며, 버클리대학교 데이터 과학 석사 프로그램에서 데이터 과학 강의도 진행하고 있다. 고려대학교에서도 초빙 교수로서 대학원생들의 논문을 지도하고 선형대수 및 선형 프로그래밍을 사용하여 실제 데이터를 분석하는 방법을 가르치고 있다.

목차

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)


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