읽고 있는 책

  • Applied Predictive Modeling(실전 예측 분석 모델링) 책 서평
    일시 : 2019.01.01 ~

Machine learning

  • 인공지능 및 기계학습 개론 1 - 문일철 강의
    일시 : 2018
    평점 : ★★★★☆(4)
    후기 : 비교적 쉬운 예와 함께 수식까지 설명해주어서 좋았다. MLE, MAP 부터 시작하여 Decision Tree, Navie Bayes, Logistic Regression, SVM, Dataset, Regularization를 다룬다.

  • 마스터 알고리즘 - 페드로 도밍고스 책
    일시 : 2017.08.05 ~ 08.20 (6H)
    평점 : ★★★★☆(4)
    후기 : 머신러닝의 주된 알고리즘을 다섯 종족(tribes)으로 구분하는 점이 매우 유익하다. 다섯 가지 마스터 알고리즘의 핵심 특성을 모두 지닌 단일한 알고리즘, 마스터 알고리즘이 존재하는가?? 질문을 준다.

  • 모두를 위한 딥러닝 - 김성훈 강의
    일시 : 2017.07.10 ~ 07.21 (24H)
    평점 : ★★★★★(5)
    후기 : 김성훈 교수님의 강의, 처음 딥러닝을 공부한다면 밑바닥부터 시작하는 딥러닝과 함께 이 강의를 추천한다. 복습하기 위해 주변 사람들에게 이 강의를 토대로 강의했던 기억이 있다.

  • 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 사이토 고키 책
    일시 : 2017.06.26 ~ 07.07 (24H)
    평점 : ★★★★★(5)
    후기 : 퍼셉트론부터 Backpropagation(역전파)까지 python numpy를 활용해 밑바닥부터 구현할 수 있다. 추천!

Statistics

  • 통계학의 역사 - 스티븐 스티글러, 번역 조재근 책
    일시 : 2018 ~ 2019.01.12
    평점 : ★★★★☆(4.5)
    후기 : 통계학의 역사라고 하면 보통 발전이 가장 활발했던 20세기 초 영국을 다룬다. 그런데 이 책은 독특하게 18, 19세기 통계학의 역사를 다루는 점에서 매우 흥미롭다. 책은 두 가지 큰 주제로 되어있다. 1.최소제곱법이 나오고 회귀분석이 나오기까지 왜 이렇게 오래 걸려는가? 2.19세기에 왜 확률, 통계가 사회과학 분야에서 활용되지 못했는가? 를 다룬다. 책이 꽤 두껍고(730p) 절판되어 구하기 힘든 책이지만 충분히 읽을 가치가 있다고 생각한다. 저자와 번역해주신 조재근교수님께 감사하다.

  • 비전공자를 위한 통계방법론 - 양혁승 책 강의
    일시 : 2017 (28H)
    평점 : ★★★☆☆(3.5)
    후기 : 처음 통계학을 공부할 때 이 책과 강의로 시작했다. 수식이 적으며, 꽤 친절하다. 모집단, 표본, 모수, 표본 통계량, 확률변수 등 와닿지 않는 개념을 풀어서 설명했다.

  • 세상에서 가장 쉬통 통계학입문 - 고지마 히로유키 책 일시 : 2017 (6H)
    평점 : ★★★★☆(3.5)
    후기 : 통계학을 공부하다 포기해서 아직도 통계를 모르겠다는 사람에게 추천한다. 꽤 쉽게 읽히며 연습문제도 있다. 아쉬운 점이 있다면 수식’은 거의 다루지 않는다. 이 점이 장점이기도 하다.

  • 세상에서 가장 재미있는 통계학 - 래리 고닉 책
    일시 : 2017 (6H)
    평점 : ★★★★☆(4)
    후기 : 수리통계학 수준은 아니다. 대학에서 통계학 개론 수강 or 통계에 관심이 조금 있던 사람이라면 정리하기 좋다. 만화 형식이라 쉽게 읽힌다. 옆에 두고 가끔 읽는다. 세상에서 가장 재미있는지는 잘 모르겠다.

  • 새빨간 거짓말, 통계 - 대럴 허프 책
    일시 : 2017
    평점 : ★★★★☆(4.5)
    후기 : 쉽게 읽히고 유용하다. ‘정부나 언론에서 보여주는 통계 수치에 속지 않기 위해 읽어야 하는 책이다.’ -빌게이츠

Math

  • Essence of linear algebra - 3Blue1Brown 강의
    일시 : 2018
    평점 : ★★★★★(5)
    후기 : 선형대수학 직관,시각적이해의 끝판왕이다. 영상을 보다보면 놀라움의 연속이다.

  • 인공지능을 위한 선형대수 - 주재걸 강의
    일시 : 2018
    평점 : ★★★★☆(4)
    후기 : 딥러닝에 자주 사용되는 선형대수만 모은 강의이다. 최소제곱법과 고유값, 특이값 분해 설명이 무척 유익했다.

  • Essence of calculus - 3Blue1Brown 강의
    일시 : 2018
    평점 : ★★★★★(5)
    후기 : 역시 3Blue1Brown! 좋다.

Python

  • 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 - 웨스 맥키니 책
    일시 : 2017.07.03 ~ 07.14
    평점 : ★★★☆☆(3.5)
    후기 : 처음 Ipython, Numpy, Pandas 경험한다면 추천. 대부분 프로그래밍 책이 그러겠지만 챕터를 넘길 때 마다 그 전의 챕터를 철저히 복습, 활용해야 한다. 다 까먹어 아쉬워 하는 말입니다.

  • 점프 투 파이썬 - 박응용 책
    일시 : 2017.06.19 ~ 06.30
    평점 : ★★★☆☆(3.5)
    후기 : 무료 ebook, 기초 문법 정리가 잘 되어 있다.

  • 빠르게 활용하는 파이썬 3.2 프로그래밍 - 신호철, 우상정 책
    일시 : 2017.06.19 ~ 07.03
    평점 : ★☆☆☆☆(1.5)
    후기 : 기초 python 으로 추천하지 않는다. 읽을 당시 3.6버전 호환되지 않아 읽기 매우 힘들었으나 활용용도에선 나쁘지 않았다. 다 읽고난 후 개정판이 나와 매우 당황스러웠다. 개정판

R

  • 빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍 - 노만 매트로프 책
    일시 : 2017.05.15 ~ 06.02
    평점 : ★★★☆☆(3)

SQL

  • 모두의 SQL - 김도연 책
    일시 : 2018.12.10 ~ 12.12 (8H)
    평점 : ★★★★☆(4.5)
    후기 : 책 제목대로 모두의 SQL (누구나 쉽게 배우는 데이터 분석 기초)에 걸맞는 책이다. 실제 업무에서(RDB 환경) 유용하게 쓸 수 있는 책이라고 생각한다.