[일반] 통계적관점에서 선형대수 다루는 text 추천 좀 해줘

[익명(117.111)]

현재 상태: 해석학이랑 선형대수는 아는 상태임.(but review 필요)

목적: Ian goodfellow의 딥러닝에 나오는 선형대수 및 통계에 대한 탄탄한 기본기 다지기

책 추천 좀. 정의부터 다 알려주는 책이었으면 좋겠고, 컴팩트하면 좋음

[익명(147.46)]

searle이 쓴 책인가 있을걸 옛날꺼지만

[익명(112.169)]

국내 번역서로 나온 '통계학을 위한 행렬대수학' 요고 말함?

[익명(147.46)]

그거랑 비슷하게 좀 최근에 나온 건데 저자 이름은 기억 안나고 CRC 에서 나왔던거 하나 있음

[杜殪漏(39.7)]

Matrix methods in Data Mining and Pattern recognition. 한 3일 정도만 투자해도 가볍게 읽을 수 있을 듯.

[익명(112.169)]

그냥 수리통계 책을 읽는게 낫지 않을까

[익명(112.169)]

나 밑댓인데 뭐지...아이피 정확히 똑같네 나랑 같은 공간에 있나? 무섭네

[익명(112.169)]

니가 생각하는 거랑 비슷할 지 모르겠는데 Rencher, Alvin C - linear models in statistcs 라고 있음 설대 통계대학원 1학년 책인데 뭐 대학원 교재라 해도 그리 어렵진 않음. 그냥 선대 + 기본 통계만 알고 있으면 됨

[익명(211.210)]

이거 머신러닝 공부하려면 좀 별로임 linear model이라 anova랑 regression에 초점이 있어서. 차라리 수치선대 책을 보는게 나음

[익명(112.169)]

아 그른가?