머신러닝, 딥러닝에서 기본적으로 중요한 것은 수학이다. 물론 CS(컴퓨터 공학) 지식, domain knowledge도 필요한 건 맞지만 가장 필요한 것은 이것이다. 그래서 앞으로 이런 내용에 대해서 더 쓰고자 한다.
다룰 내용들은 다음과 같다.
- Linear Algebra
- Geometry
- Vector Calculus
- Probability Theory
이 책의 장점은 기본기가 되는 수학들을 심도있게 다룬다는 점이다. 동시에 후반부에는 수학을 활용한 응용들을 다룬다는 것이다. 머신러닝에서 알아야 하는 PCA(차원축소), EM(기대값 최대화) 등을 잘 다룬다.
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