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      실제로 쓰이는 이산수학

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      https://www.riss.kr/link?id=M17156154

      • 저자
      • 발행사항

        파주 : 21세기사, 2025

      • 발행연도

        2025

      • 작성언어

        한국어

      • 주제어
      • KDC

        413.5 판사항(6)

      • DDC

        511.1 판사항(23)

      • ISBN

        9791168331716 93410: ₩35000

      • 자료형태

        일반단행본

      • 발행국(도시)

        경기도

      • 서명/저자사항

        실제로 쓰이는 이산수학 / Ryan T. White, Archana Tikayat Ray 지음 ; 이형원 옮김

      • 원서명

        Practical discrete mathematics : discover math principles that fuel algorithms for computer science and machine learning with Python

      • 형태사항

        390 p. : 천연색삽화, 도표 ; 24 cm

      • 일반주기명

        색인 수록

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      목차 (Table of Contents)

      • 목차
      • 기여한 사람들 = 5
      • 머리글 = 11
      • 역자 머리말 = 17
      • 제Ⅰ부 이산수학의 기본 개념 = 21
      • 목차
      • 기여한 사람들 = 5
      • 머리글 = 11
      • 역자 머리말 = 17
      • 제Ⅰ부 이산수학의 기본 개념 = 21
      • CHAPTER 1 핵심 개념, 표기법, 집합론, 관계, 함수 = 23
      • 이산수학이란 무엇인가? = 24
      • 기초 집합론 = 27
      • 함수와 관계 = 35
      • 요약 = 39
      • CHAPTER 2 형식 논리와 수학적 증명 = 41
      • 진리표에 의한 형식 논리와 증명 = 42
      • 직접 증명 = 55
      • 모순에 의한 증명 = 59
      • 수학적 귀납법에 의한 증명 = 64
      • 요약 = 71
      • CHAPTER 3 n-진수를 사용하여 계산하기 = 73
      • n-진수 이해하기 = 74
      • 진법 간 변환하기 = 76
      • 이진수와 그 응용 = 79
      • 16진수와 그 응용 = 89
      • 요약 = 95
      • CHAPTER 4 SciPy를 이용한 조합론 = 97
      • 기본 셈 규칙 = 98
      • 순열과 조합 = 101
      • 메모리 할당에 대한 응용 = 108
      • 브루트 포스 알고리즘의 성능 = 111
      • 요약 = 118
      • CHAPTER 5 이산확률의 기본원리 = 119
      • 이산확률의 기초 = 120
      • 조건부확률과 베이즈 정리 = 131
      • 베이지안 스팸 필터링 = 135
      • 확률변수, 평균, 분산 = 137
      • 구글 페이지랭크 Ⅰ = 142
      • 요약 = 146
      • 제Ⅱ부 데이터 과학과 컴퓨터 과학에서의 이산수학 구현 = 147
      • CHAPTER 6 선형대수의 계산 알고리즘 = 149
      • 연립일차방정식 이해하기 = 150
      • 행렬 그리고 연립일차방정식의 행렬 표현 = 160
      • 가우스 소거법을 이용한 소규모 선형 시스템 풀기 = 170
      • NumPy를 이용한 대규모 선형 시스템 풀기 = 177
      • 요약 = 183
      • CHAPTER 7 알고리즘의 계산 복잡도 = 185
      • 알고리즘의 계산 복잡도 = 186
      • Big-O 표기법 이해하기 = 192
      • 기본 제어 구조를 포함하는 알고리즘의 복잡도 = 200
      • 일반적인 탐색 알고리즘의 복잡도 = 209
      • 계산 복잡도 클래스 = 215
      • 요약 = 219
      • 참고문헌 = 219
      • CHAPTER 8 그래프, 트리, 네트워크의 저장과 특성 뽑아내기 = 221
      • 그래프, 트리, 네트워크 이해하기 = 222
      • 그래프, 트리, 네트워크 사용하기 = 232
      • 그래프와 네트워크 저장하기 = 235
      • 그래프의 특성 추출 = 246
      • 요약 = 253
      • CHAPTER 9 데이터 구조 탐색하기와 최단 경로 찾기 = 255
      • 그래프와 트리 데이터 구조의 탐색 = 256
      • 깊이 우선 탐색(DFS) = 257
      • 최단 경로 문제와 이의 변형 = 264
      • 브루트 포스 기법을 사용한 최단 경로 찾기 = 272
      • 최단 경로 탐색을 위한 다익스트라 알고리즘 = 275
      • 다익스트라 알고리즘의 파이썬 구현 = 283
      • 요약 = 294
      • 제Ⅲ부 이산수학의 실제 적용 = 297
      • CHAPTER 10 NumPy와 Scikit-Learn을 사용하는 회귀분석 = 299
      • 데이터세트 = 300
      • 최적합직선과 최소제곱법 = 302
      • NumPy를 사용한 최소제곱직선 = 310
      • NumPy 및 SciPy를 사용하는 최소제곱곡선 = 316
      • NumPy 및 SciPy를 사용하는 최소제곱평면 = 320
      • 요약 = 324
      • CHAPTER 11 페이지랭크를 사용하는 웹 검색 = 325
      • 시대별 검색 엔진의 발전 = 326
      • 구글 페이지랭크 Ⅱ = 328
      • 파이썬으로 페이지랭크 알고리즘 구현 = 337
      • 실제 데이터에 알고리즘 적용 = 345
      • 요약 = 351
      • CHAPTER 12 Scikit-Learn을 사용하는 주성분 분석 = 353
      • 고윳값, 고유벡터, 직교기저의 이해 = 354
      • 차원 축소를 위한 주성분 분석 접근법 = 363
      • PCA의 scikit-learn를 이용한 PCA 구현 = 369
      • 실제 데이터에 PCA 적용 = 374
      • 요약 = 379
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