머신러닝을 공부하면서 읽었던 원서를 추천하려고 한다.
미리 말씀드리지만, 수업이나 논문 등으로 억지로 읽거나, 초보자가 아니라면 쉽지 않은 책이다.
머신러닝을 공부하다가 나의 지적 수준과 한계를 테스트하고 싶을때 그때 한번 펴서 심화학습해보는 것을 추천드린다. (너무너무 두껍고 너무너무 어려운 내용이 많다)
밑에 나온 두 책은 머신러닝/데이터사이언스 를 전공하는 대학원생들은 한번쯤 들어봤고, 읽어봤을 것이라고 생각한다.
나같은 경우에는 머신러닝 과목을 Bishop의 교재로 학습하였고, 다행히 교수님이 축약해서 직접 만드신 PPT로 수업을 하셔 비교적 쉽게 접근할 수 있었다. (교수님 감사합니다ㅠㅠ)
1. Christopher Bishop - Pattern Recognition and Machine Learning Information Science and Statistics
- 다행이게도 한국판도 있다. www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9791188621255&orderClick=LA1&Kc=
2. Kevin P. Murphy - The Machine Learning A Probabilistic Perspective Hardcover
- 다행이게도 한국판이 있다. www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?ejkGb=KOR&mallGb=KOR&barcode=9788960777491&orderClick=LAG&Kc=
- 보통은 머신러닝의 Bible은 Bishop책과 Murphy책이 있다고 배운다.
- 다행히 두 서적 다 한국판이 나왔다. (내가 공부할때는 Muphy 책만 있었는데, Bishop 책도 나온것 같다)
- 또한 Bishop책은 MS에서 무료로 풀었다고 한다. (짝짝짝)
- 책이 매우매우 두껍다. 함부러 덤비지 마라.
- "공대생이 백팩을 맬 수 밖에 없는.eu"
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