내 자녀를 훌륭한 사람으로 키워 내는 16가지 원칙 또는 비즈니스 데이터 과학
땅끝
2024-12-25 10:41
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본문
내 자녀를 훌륭한 사람으로 키워 내는 16가지 원칙
도서명 : 내 자녀를 훌륭한 사람으로 키워 내는 16가지 원칙
저자/출판사 : 나영석, 하움출판사
쪽수 : 280쪽
출판일 : 2022-05-12
ISBN : 9791164409853
정가 : 15000
프롤로그
추천사
훌륭한 사람의 의미
훌륭한 사람이 되는 데 필요한 성공 요소
내 자녀를 훌륭한 사람으로 키워 내는 16가지 원칙
제1원칙 영아기에는 오직 사랑만을 듬뿍 주어라
제2원칙 영·유아기에 마음껏 뛰놀고 체험하게 하라
제3원칙 유아기에 도덕적 기틀을 바로잡아라
제4원칙 아이의 자존감을 해치는 7가지 유형의 부모가 되지 마라
제5원칙 과대한 자존감과 자만심을 갖지 않게 하라
제6원칙 자애로우면서도 권위적인 부모가 되어라
제7원칙 올바른 독서를 하게 하라
제8원칙 만족 유예 능력을 키워 주어라
제9원칙 역경을 헤쳐 나가는 능력을 기르게 하라
제10원칙 행복하게 살 수 있는 직업을 선택하게 하라
제11원칙 좋은 친구를 가까이하게 하고, 나쁜 친구를 멀리하게 하라
제12원칙 관용과 용서의 마음을 가지게 하라
제13원칙 남의 아픔에 공감하고, 남을 돕는 것의 즐거움을 경험하게 하라
제14원칙 경제적 자립심을 길러 주어라
제15원칙 당당하게 자녀에게 십일조를 요구하여라
제16원칙 자신의 내면에 있는 참된 나를 알게 하라
책을 마치면서
비즈니스 데이터 과학
도서명 : 비즈니스 데이터 과학
저자/출판사 : 맷 태디, 한빛미디어
쪽수 : 420쪽
출판일 : 2022-06-29
ISBN : 9791162245729
정가 : 35000
CHAPTER 0 들어가며
두 도표에 대한 이야기
빅데이터와 머신러닝
계산
CHAPTER 1 불확실성
1.1 빈도주의 관점에서의 불확실성과 부트스트랩
_알고리즘 1 | 비모수 부트스트랩
_심화학습 | 편향된 추정량과 부트스트랩 사용
_알고리즘 2 | 신뢰구간을 위한 비모수 부트스트랩
1.2 가설 검정과 거짓 발견 비율 조절
_알고리즘 3 | BH FDR 제어
_심화학습 | BH 알고리즘이 작동하는 이유
1.3 베이지안 추론
CHAPTER 2 회귀
2.1 선형 모델
2.2 로지스틱 회귀
2.3 편차와 가능도
2.4 회귀 불확실성
2.5 공간과 시간
CHAPTER 3 정규화
3.1 표본 외 성능
_알고리즘 4 | K-폴드 표본 외 검증
3.2 정규화 경로
_알고리즘 5 | 전진 단계별 회귀
_알고리즘 6 | lasso 정규화 경로
3.3 모델 선택
_알고리즘 7 | K-폴드 CV
_알고리즘 8 | K-폴드 CV lasso
3.4 lasso에 대한 불확실성 정량화
_알고리즘 9 | lasso 신뢰구간을 위한 모수적 부트스트랩
_알고리즘 10 | √n 학습에서 서브샘플링 CI
CHAPTER 4 분류
4.1 최근접 이웃
_알고리즘 11 | K 최근접 이웃
4.2 확률, 비용, 분류
_알고리즘 12 | 맵리듀스 프레임워크
4.3 다항 로지스틱 회귀
4.4 분산 다항 회귀
4.5 분산과 빅데이터
CHAPTER 5 실험
5.1 무작위 대조 시험
5.2 유사 실험 설계
5.3 도구 변수
_알고리즘 13 | 2SLS
CHAPTER 6 제어
6.1 조건부 무시가능성과 선형 처리 효과
6.2 고차원 교란 조정
_알고리즘 14 | LTE lasso 회귀
6.3 표본 분할과 직교 머신러닝
_알고리즘 15 | LTE를 위한 직교 머신러닝
6.4 이종 처리 효과
6.5 합성 제어
_알고리즘 15 | 합성 제어
CHAPTER 7 인수분해
7.1 클러스터링
_알고리즘 17 | K-평균
7.2 요인 모델과 PCA
_알고리즘 18 | 주성분 분석
7.3 주성분 회귀
_알고리즘 19 | 주성분 (lasso) 회귀
7.4 부분 최소제곱법
_알고리즘 20 | 주변 회귀
_알고리즘 21 | 부분 최소제곱법(PLS)
CHAPTER 8 데이터로서의 테스트
8.1 토큰화
8.2 텍스트 회귀
8.3 토픽 모델
_알고리즘 22 | 희소 데이터를 위한 PCA
8.4 다항 역회귀
8.5 협업 필터링
8.6 워드 임베딩
CHAPTER 9 비모수
9.1 의사결정트리
_알고리즘 23 | CART 알고리즘
9.2 랜덤 포레스트
_알고리즘 24 | 랜덤 포레스트(RF)
_알고리즘 25 | 경험적 베이지안 포레스트(EBF)
9.3 인과 트리
_알고리즘 26 | 인과 트리(CT)
9.4 반모수와 가우스 프로세스
CHAPTER 10 인공지능
10.1 인공지능이란 무엇인가?
10.2 범용 머신러닝
10.3 딥러닝
10.4 확률적 경사하강법
10.5 강화 학습
10.6 상황에 따른 인공지능
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