『머신러닝·딥러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬』

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이 저장소는 『머신러닝·딥러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬(http://)』(인사이트, 2020)에서 사용하는 예제 코드들을 제공하고 있습니다.

파일 구성

파일 이름	설명
CHAP_01.ipynb	1장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드
CHAP_02.ipynb	2장 그래프 그리는 코드
CHAP_03.ipynb	3장 그래프 그리는 코드
CHAP2_eqs.ipynb	2장 지수법칙과 로그성질에 대한 보조 자료
CHAP_04.ipynb	4장 그래프 그리는 코드
CHAP_05.ipynb	5장 그래프 그리는 코드
CHAP4_eqs.ipynb	4장 지수함수와 로그함수의 극한에 대한 보조 자료
CHAP_06.ipynb	6장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드
CHAP_07.ipynb	7장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드
CHAP_08.ipynb	8장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드
CHAP_09.ipynb	9장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드
CHAP_10.ipynb	10장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드
linreg.html	1장 손으로 해보는 선형회귀 웹앱, 바로보기: https://metamath1.github.io/noviceml/linreg.html
toyclassifier.html	3장 여러가지 함수를 활용한 초간단 분류기 웹앱, 바로보기:https://metamath1.github.io/noviceml/toyclassifier.html
partial.html	5장 편미분 데모용 웹앱, 바로보기: https://metamath1.github.io/noviceml/partial.html
linearity.html	10장 선형회귀의 선형성 확인 웹앱, 바로보기: https://metamath1.github.io/noviceml/linearity.html

요구사항

소스 코드는 구글 코랩에서 테스트되었으며 코랩을 통해 바로 실행할 수 있습니다.

로컬환경에서 실행하기 위해서는 다음 소프트웨어가 설치된 주피터 랩 환경에서 실행하세요.

• python 3+
• numpy
• matplotlib
• scipy
• scikit-learn
• sympy
• pandas
• pytorch 1.1+

실행 방법

각 노트북 파일을 클릭하여 상단에 나오는 을 클릭하면 구글 코랩에서 바로 실행할 수 있습니다.

html 확장자를 가진 웹앱은 https://metamath1.github.io/noviceml/[html파일]을 웹브라우저에서 열어 바로 확인 가능합니다.

라이선스

이 저장소의 소스 코드는 MIT 라이선스를 따릅니다. 비상용뿐 아니라 상용으로도 자유롭게 이용하실 수 있습니다.