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선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬 - 최적화 개념부터 텐서플로를 활용한 딥러닝까지
장철원 지음 / 비제이퍼블릭 / 2021년 1월
평점 : 
실제로 머신러닝을 공부하기 위해서는 수학에 대한 이해가 필수적이다. 특히 행렬과 통계는 반드시 필요하다. 머신러닝 플랫폼의 대부분의 기초 단위가 텐서라고 불리우는 행렬이기 때문이다.
그리고 머신러닝의 결과값을 예측하는데에 사용되는 것은 확률이다. 확률은 통계학에서 사욯하는 아주 기본적인 원리 원칙이다. 따라서 선형대수의 근간이 되는 행렬을 모르고서는 제대로된 머신러닝을
할 수가 없다. 동 책은 이러한 선형대수와 행렬을 쉽게 설명을 해주고 이를 바탕으로 머신러닝을 상세히 설명해주고 있습니다. 복잡한 수식도 어떻게 형성이 되었는지 그 원리를 제대로 알려주고 있습니다.
처음에 선형대수과 통계학에 대한 자세한 설명이 있어서 누구나 쉽게 이해를 할 수 있습니다. 이러한 개념을 바탕으로 파이썬으로 코드 하나씩 따라하면서 여러가지 다양한 머신러닝 알고리즘에 대한 원리를 습득할 수있습니다.
수학에 두려움이 있는 분들이 머신러닝에 입문하기에 좋은 책입니다.