[%] 이거 찾던 책임 ㅋㅋㅋㅋ

[뉴비(107.77)]

어물쩡 그러려니하며 애매하게 넘어갔던 내용들이
확실히 써있는 것 같아서
기분이 매우 좋음
비슷한 추천책 없음?

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[뉴비(107.77)]

하나 또 궁금한 것 있는데 컨벡스 최적화 그거 파랑책 보려고 했는데 너가 알려준 거랑 내용 좀 겹쳐?

[뉴비(107.77)]

저 사진의 책 보면 좀 겹쳐보이긴 하는데 별로 겹치는거 없으면 병행하게

[뉴비(107.77)]

언더스챈딩 머신러닝 저 책 말한거야

[커헠(msca8h)]

머신러닝은 non-convex 최적화랑 최적화 구현이 더 중요하기 때문에 Nocedal Wright 의 Numerical Optimization 이 나음. 최적화 넓게 훑는 책임. Boyd 책은 Convex 에마 치중돼있음. 아니면 최근에 나온 Algorithms for optimization 도 되게 좋음. - return 0;

[뉴비(107.77)]

넌 정확히 공부하는 분야가 어디냐

[커헠(msca8h)]

나 지금은 머신러닝을 이용한 컴퓨터 시스템, 머신러닝을 위한 컴퓨터 시스템 연구하는데 전공은 전자공학임 - return 0;

[뉴비(107.77)]

그렇군. 일단 퍼렁거부터 보고 나서 보겠음.. 논문이랑 병행해서 잘 해봐야지

[커헠(msca8h)]

전부 실제 돌아가는 Julia 코드로 이뤄져 있음 - return 0;

[뉴비(107.77)]

줄리아는 모름.. 알 조금 알지

[커헠(msca8h)]

줄리아라서 좋다는게 아니라 수도코드가 아니고 실제 돌아가는 코드로 이뤄져 있어서 더 구체적이라는 뜻임 - return 0;

[뉴비(107.77)]

말이 왜 그리 이해되냐 줄리아를 모른다는 말임. 너 말마따나 수도코드면 모를까

[커헠(msca8h)]

Julia 는 보면 알겠지만 누구나 그냥 보면 아는건데 ㅇㅇ 거의 수식이랑 비슷함. R이나 Python 같은 좃같은 언어들이랑 다름 - return 0;

[뉴비(107.77)]

감쟈 복받을거

[커헠(msca8h)]

이거 Shai ben-david 책이네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ NIPS rigor police 로 유명한 - return 0;