머신러닝쪽은 수학 배경지식 별로 없으면 'An Introduction to Statistical Learning', 좀 있으면 'Pattern Recognition and Machine Learning'
('The Elements of Statistical Learning'이 첫번째책 확장판이고 되게 유명한데, context는 살짝 아쉬운 느낌이었음)
두번째책은 베이지안통계 알아야되는데 'A First Course in Bayesian Statistical Methods'가 알차면서 context 이해도 쉬웠음
익명(49.167)2023-02-07 11:28
답글
회귀분석 혹시 잘 모르면, 기본적으로 Montgomery의 'Introduction to Linear Regression Analysis'가,
endogeneity같은 사회과학 데이터쪽 이슈도 공부하고 싶으면 한치록 계량경제학강의가 좋았음
강화학습은 Sutton의 'Reinforcement Learning: An Introduction'이 유명하고
참고로 정통 수리통계 책 (Hogg같은거) 은 난 잘 모름
세부분야가? 일단 계산통계쪽은 유명한 '원서'들은 대부분 그렇던데
혹시 책 이름이 어케됨?
머신러닝쪽은 수학 배경지식 별로 없으면 'An Introduction to Statistical Learning', 좀 있으면 'Pattern Recognition and Machine Learning' ('The Elements of Statistical Learning'이 첫번째책 확장판이고 되게 유명한데, context는 살짝 아쉬운 느낌이었음) 두번째책은 베이지안통계 알아야되는데 'A First Course in Bayesian Statistical Methods'가 알차면서 context 이해도 쉬웠음
회귀분석 혹시 잘 모르면, 기본적으로 Montgomery의 'Introduction to Linear Regression Analysis'가, endogeneity같은 사회과학 데이터쪽 이슈도 공부하고 싶으면 한치록 계량경제학강의가 좋았음 강화학습은 Sutton의 'Reinforcement Learning: An Introduction'이 유명하고 참고로 정통 수리통계 책 (Hogg같은거) 은 난 잘 모름