파이썬 기초 프로그래밍과 확률 및 통계

[교재]

• 역서 : 김영섭, 파이썬 프로그래밍, 홍릉과학출판사.

• 원서 : Introduction to Computation and Programming Using Python - With Application to Understanding Data (2nd Ed.), John V. Guttag

• 1. 파이썬 기초 프로그래밍
  • http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2017/12/26/basic-python/
• 2. 파이썬 그래프 그리기
  • http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2018/01/08/pylab-graph/
• 3. 확률 기초 (주사위/동전 던지기)
  •  http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2018/01/09/probability-and-statistics-basic/
• 4. 확률 분포 (동전 던지기, 해쉬 함수 충돌 확률)
  • http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2018/01/15/probability-and-statistics-distributions/
• 5. 랜덤워크
  •  http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2018/01/23/probability-and-statistics-random-walk/
• 6. 몬테카를로 방법
  •  http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2018/01/30/probability-and-statistics-monte-carlo-method/
• 7. 실험 데이터 이해하기 (데이터에 적합한 스프링 역학 방정식)
  • http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2018/02/06/probability-and-statistics-understanding-exp-data/
• 8. 기계학습 기초1 (특성벡터, 레이블, 민코스키 거리)
  • http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2018/02/15/machine-learning-basic-1/
• 9. 기계학습 기초1 (k-means 클러스터링 알고리즘)
  • http://swlab.jnu.ac.kr/wordpress/2018/02/16/machine-learning-basic-2/

(2017년12월26일~2018년2월15일까지 진행한 9차 파이썬 기초 프로그래밍 스터디 내용입니다.)