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파이썬과 NumPy로 배우는 선형대수 : 파이썬 라이브러리로 쉽게 구현하는 수치해석 프로그래밍 / 이정주 지음
파이썬과 NumPy로 배우는 선형대수 : 파이썬 라이브러리로 쉽게 구현하는 수치해석 프로그래밍 책표지
  • ·표제/책임표시사항 파이썬과 NumPy로 배우는 선형대수 : 파이썬 라이브러리로 쉽게 구현하는 수치해석 프로그래밍 / 이정주 지음
  • ·발행사항 서울 : BJpublic(비제이퍼블릭), 2019
  • ·형태사항 viii, 323 p. :삽화, 도표 ;23 cm
  • ·주기사항 색인수록
  • ·표준번호/부호 ISBN: 9791190014465  93000: \26000 
  • ·분류기호 한국십진분류법-> 005.133  듀이십진분류법-> 005.133  
  • ·주제명 파이썬[Python]선형 대수학[線形代數學]수치 해석[數値解析]
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이정주 지음 2019 SE0000465908 005.133-19-32 일반자료실(서고) 서고 비치(온라인 신청 후 이용) 0 - 인쇄자료(책자형) 
이정주 지음 2019 SE0000536592 005.133-19-32=2 일반자료실(서고) 서고 비치(온라인 신청 후 이용) 0 - 인쇄자료(책자형) 
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목차


목차

서문-ⅳ
저자 소개-ⅴ

Chapter 1 파이썬-1
1.1 파이썬의 장단점-2
1.2 파이썬 개발 환경 만들기-2
1.3 데이터 타입-8
1.4 제어문-35
1.5 함수-41
1.6 모듈-44
1.7 입출력-46

Chapter 2 넘파이-51
2.1 넘파이 배열-54
2.2 넘파이 배열 생성 함수와 shape 변환 함수-71
2.3 인덱싱과 슬라이싱-85
2.4 얕은 복사와 깊은 복사-92
2.5 산술 연산과 브로드캐스팅-97

Chapter 3 선형대수-107
3.1 맷플롯리브-107
3.2 벡터의 정의-114
3.3 벡터의 기본 연산-123
3.4 행렬의 정의-141
3.5 행렬의 기본 연산-144
3.6 선형 결합-154
3.7 벡터 공간-162
3.8 벡터와 행렬 간 곱셈-176
3.9 선형 연립 방정식-179
3.10 행렬식-209
3.11 고유값, 고유벡터-215

Chapter 4 예제 1: 이미지 기하학적 변환-227
4.1 이동-228
4.2 회전-232
4.3 확대/축소-240
4.4 결합된 변환-247

Chapter 5 예제 2: Planar Rectification-251
5.1 호모그래피 행렬 구하기-251
5.2 Planar Rectification 구현하기-254

Chapter 6 예제 3: 인공 신경망-263
6.1 인공 신경망 구조-263
6.2 인공 뉴런-264
6.3 레이어-265
6.4 활성화 함수-267
6.5 가중치-269
6.6 편향-270
6.7 데이터 세트-272
6.8 모델 학습-273
6.9 신경망의 학습 메커니즘-274
6.10 신경망 표기법-275
6.11 피드포워드-279
6.12 경사 하강법-290
6.13 역전파 알고리즘-298
6.14 붓꽃 분류 문제-309

찾아보기-320