이 저장소는 『머신러닝·딥러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬(http://)』(인사이트, 2020)에서 사용하는 예제 코드들을 제공하고 있습니다.
| 파일 이름 | 설명 |
|---|---|
| CHAP_01.ipynb | 1장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드 |
| CHAP_02.ipynb | 2장 그래프 그리는 코드 |
| CHAP_03.ipynb | 3장 그래프 그리는 코드 |
| CHAP2_eqs.ipynb | 2장 지수법칙과 로그성질에 대한 보조 자료 |
| CHAP_04.ipynb | 4장 그래프 그리는 코드 |
| CHAP_05.ipynb | 5장 그래프 그리는 코드 |
| CHAP4_eqs.ipynb | 4장 지수함수와 로그함수의 극한에 대한 보조 자료 |
| CHAP_06.ipynb | 6장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드 |
| CHAP_07.ipynb | 7장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드 |
| CHAP_08.ipynb | 8장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드 |
| CHAP_09.ipynb | 9장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드 |
| CHAP_10.ipynb | 10장 예제 프로그램과 그래프 그리는 코드 |
| linreg.html | 1장 손으로 해보는 선형회귀 웹앱, 바로보기: https://metamath1.github.io/noviceml/linreg.html |
| toyclassifier.html | 3장 여러가지 함수를 활용한 초간단 분류기 웹앱, 바로보기:https://metamath1.github.io/noviceml/toyclassifier.html |
| partial.html | 5장 편미분 데모용 웹앱, 바로보기: https://metamath1.github.io/noviceml/partial.html |
| linearity.html | 10장 선형회귀의 선형성 확인 웹앱, 바로보기: https://metamath1.github.io/noviceml/linearity.html |
소스 코드는 구글 코랩에서 테스트되었으며 코랩을 통해 바로 실행할 수 있습니다.
로컬환경에서 실행하기 위해서는 다음 소프트웨어가 설치된 주피터 랩 환경에서 실행하세요.
- python 3+
- numpy
- matplotlib
- scipy
- scikit-learn
- sympy
- pandas
- pytorch 1.1+
각 노트북 파일을 클릭하여 상단에 나오는 
html 확장자를 가진 웹앱은 https://metamath1.github.io/noviceml/[html파일]을 웹브라우저에서 열어 바로 확인 가능합니다.
이 저장소의 소스 코드는 MIT 라이선스를 따릅니다. 비상용뿐 아니라 상용으로도 자유롭게 이용하실 수 있습니다.