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  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2015.02.23 21:06
  • 프로필사진 미니~ 초대장 보내드렸습니다. 멋진 블로그 만들어보세요~ 2015.02.24 11:17 신고
  • 프로필사진 Max 안녕하세요.
    베이즈 정리 및 가우시안 등등 기계학습과 관련하여 공부를 하고 있습니다.
    어렵다군요..
    밑에 댓글을 보니
    수학/통계학/확률을 체계적으로 독학하시려고 한다면 회신 주세요 라는 것을 보았는데요.
    혹시 괜찮으시다면 저도 알고 싶네요.
    또한 베이즈 정리 및 가우시안에 대한 좀더 쉽고 상세하고 자세한 설명을 알고 싶은데요.
    추천 해주실만한 것이 있다면 해주셔셨으면 합니다.
    답변 기다리겠습니다.
    감사합니다.
    2014.03.22 16:24
  • 프로필사진 미니~ 안녕하세요. 확률/통계에 대해 책 위주로 정리한 정보를 알려드릴께요.
    아래 내용 정도 이해하면 기계학습 하는데 도움이 될 것입니다.
    참고하세요~

    1. 확률
    1) 학부 수준
    A first course in probability theory, Sheldon Ross
    Intoduction to probability, Dimitri P. Bertsekas
    Introduction to probability models, Sheldon Ross
    Mathematical Analysis, Tom M. Apostol

    2) 학부 고학년 수준
    Principles of Mathematical Analysis, Walter Rudin

    3) 대학원 수준
    Probability and Measure (Wiley Series in Probability and Statistics), Patrick Billingsley
    Real Analysis: Modern Techniques and Their Applications, Gerald B. Folland
    A Course in Probability Theory, Kai Lai Chung

    2. 통계
    1) 학부 수준
    Mathematical Statistics and Data Analysis, John Rice

    2) 학부 고학년 수준
    Statistical Inference, George Casella

    3) 대학원 수준
    Mathematical Statistics, Jun Shao
    Theory of Point Estimation, E. L. Lehmann and George Casella

    3. 선형대수
    Linear Algebra and Its Applications, David C. Lay
    Linear Algebra and Its Applications, Gilbert Strang
    Matrix Analysis, Roger A. Horn and Charles R. Johnson
    Random Graph, Bayesian Analysis, Stochastic Process, Time series

    4. 기계학습

    1) Optimization
    Linear and Nonlinear Programming, David G. Luenberger
    Convex Optimization, Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe

    2) Machine Learning
    Machine Learning, Tom M. Mitchell
    The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman
    Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop
    2014.04.04 16:32 신고
  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2014.01.02 15:08
  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2013.12.09 17:13
  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2013.10.26 23:12
  • 프로필사진 미니~ 메일로 답변 드렸습니다.

    지난학기 모바일 프로그래밍 수업중에 학생 중 한명이 아두이노 Board를 이용해
    프로젝트를 수행하는 것을 봤었는데.. 상당히 재미있더군요.. ^^

    온도를 체크하는 것이면 HighChart에 있는 기능을 활용하면 어떨까 합니다.
    http://www.highcharts.com/demo/gauge-vu-meter

    이외에도 다른 차트들의 데모를 보면서 적절한 그래프를 찾아보시면 좋을 듯 합니다.

    제가 아두이노 보드를 직접 활용해 본 것은 아니어서
    관련 자료는 잘 모르겠네요.

    도움이 되었을지 모르겠습니다.
    2013.10.29 11:31 신고
  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2013.10.25 03:49
  • 프로필사진 미니~ 메일로 답변 드렸습니다.

    문의하신 기존 컨텐츠를 SCORM 패키징하기 위해 반드시 Reload를 사용할 필요는 없습니다.
    물론 Reload가 오픈소스이므로 사용해도 큰 문제는 없지만,
    컨텐츠 특성이 있으므로 가능하다면 직접 패키징 하는 것이 좋겠죠.

    다만 어떤 APIWrapper를 사용할 것인지를 신중하게 정하셔야 합니다.
    SCORM 솔루션을 만들 것이 아니라 컨텐츠에 대한 Certification만 받을 계획이라면
    보통 SampleRTE에서 제공하는 APIWrapper.js를 사용해도 될 것입니다.

    해당 콘텐츠에 적용한 후, SampleRTE에 업로드 한 후 Certification 여부를 직접 체크해 볼 수도 있습니다.
    2013.10.29 11:32 신고
  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2013.10.17 15:07
  • 프로필사진 미니~ 메일로 답변 드렸습니다. ^^

    제가 베이즈 정리를 비롯한 기계학습과 관련하여 살펴보고 있는 책은
    Christoper M. Bishop이 쓴 "Pattern Recognition and Machine Learning" 입니다.

    기계학습과 관련해서는 스탠포드 대학의 Andrew Ng 교수의 Machine Learning 강의를 살펴봤구요.
    http://blog.acronym.co.kr/420

    베이시안을 독학하시면 수학적인 백그라운드를 이미 가지고 계시겠지만,
    수학/통계학/확률을 체계적으로 독학하려고 한다면 회신 주세요.
    관련된 책들을 간략하게 소개해 드릴께요.
    2013.10.29 11:33 신고
  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2013.09.25 16:50
  • 프로필사진 미니~ R 언어를 공부하는 것도 좋지만 언제 어떻게 사용해야 하는지를 생각하면서 진행하면 도움이 될 것입니다.
    단순히 R의 함수나 패키지 하나 더 아는 것보다, 왜 그것을 사용해야 하는지 즉, 수학적인 배경지식이 있으면 좋겠죠.
    열공하세요~~
    2013.09.12 00:27 신고
  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2013.09.25 15:05
  • 프로필사진 꼬마경제학자 안녕하세요. 저는 현재 군복무 중인 경제학과 학생입니다. 군대에서 빅데이터란 책을 읽고 구글링하다,
    운이 좋게도 유용한 글이있는 블로그를 만나서 참 감사한 마음이 드네요^_^
    제가 앞으로 하고 싶은것이 방대한 양의 경제수치자료들을 갖고 빅데이터, 즉 통계분석을 통해 경제현상을 연구하고 싶습니다.
    그래서 무엇부터 시작해야하나 찾아보고 있는데, 하둡, 자바, c언어 R언어 등등 처음 보는 것들이 너무 많아서 이렇게 글을 남깁니다. 아직 컴퓨터 언어나 프로그래밍에 대한 지식이 없고, 문과학생이라 이과계열 수학(미적분 등등)과목도 듣지 않았습니다.
    그래서 어떤 것부터 차근차근 공부하면 좋을 지 조언을 받고싶습니다. 프로그래밍을 공부해야하는지, 아니면 통계학 과목을 공부해야하는지, 수학공부를 어느 정도까지 해야하는지 등등. 진심을 다해서 글을 남깁니다.
    leesos7575@hanmail.net 으로 E-MAIL 보내 주시면 감사하겠습니다.
    좋은 하루 되세요^_^


    2013.09.07 09:11
  • 프로필사진 미니~ 메일로 답변 드렸습니다.

    통계학적 분석을 하려면, 당연히 수학/통계를 알아야 합니다.
    단순히 미적분학 정도가 아니라 선형대수, 회귀분석, 베이즈정리, 기계학습 등 수학/통계학에 대한 깊이는 필요합니다.
    솔직히 저도 공학도들을 가르치고 있지만 시작하는 수준은 비슷할 것이라고 생각합니다.
    이런 기초 학문은 학교에서 별로 인기가 없거든요..

    프로그래밍은 직접 특정 제품을 만들 게 아니라면, 깊이 공부할 필요는 없다고 봅니다.
    빅데이터 분석에서 요즘 가장 많이 사용하는 R 정도만 자유롭게 쓸 수 있으면 될 것 같네요.
    2013.10.29 11:34 신고
  • 프로필사진 비밀댓글입니다 2013.06.26 10:49