[POD] 머신러닝에서 딥러닝까지

파트 I MACHINE LEARNING
1장 Linear Regression
2장 Logistic Regression
3장 Feed-forward Neural Networks
4장 Support Vector Machine
5장 Naive Bayesian
6장 Hidden Markov Model
7장 Conditional Random Field
8장 Recurrent Neural Network
9장 Decision Tree
10장 Clustering
11장 Dimension Reduction

파트 II DEEP LEARNING
12장 Energy Based Model
13장 Restricted Boltzmann Machine
14장 Deep Belief Network
15장 Convolutional Neural Network

파트 III 부록
A 벡터
B 정보이론
C 최적화