공부

MML 2~12장에서 시험 직전에 볼 것만 한 편에 모았다. 시험장에서 쓰는 요령, 교재 표기 함정, 장별 공식과 조건, 답안에 그대로 쓰는 증명·유도 뼈대 12개, 서술형 답, 영어 지문 용어, 입실 직전 점검 목록.

MML 실전 모의고사 네 세트(기초수학·기초 AI의 A형과 B형) 24문항의 답과 단계별 풀이. 문제마다 답안지에 꼭 보여야 할 줄(채점 포인트)과 교재 근거를 적었다.

MML Part 1(2~7장)과 Part 2(8~12장)를 각각 60분 안에 푸는 6문항짜리 모의고사. 기본 계산 위주의 A형(우리말)과 증명·유도 위주의 B형(영어 지문)을 과목마다 하나씩 만들었다. 답과 풀이는 다음 편에 있다.

MML 8~12장 연습문제 43개와 OX 퀴즈의 답과 단계별 풀이. 경험적 위험과 베이즈 팩터, 정규방정식과 베이즈 선형회귀, PCA와 확률적 PCA, GMM의 EM, SVM의 쌍대와 커널.

MML Part II(8~12장)에는 장 끝 연습문제가 없어서, 교재의 절·식·예제를 따라 손으로 풀 수 있는 문제 43개와 OX 퀴즈 15개를 만들었다. 답과 단계별 풀이는 다음 편에 있다.

MML 2~7장의 장 끝 연습문제 75개를 문제마다 단계별 풀이, 답, 검산 순서로 풀었다. 선형대수, 해석기하, 행렬분해, 벡터 미적분, 확률과 분포, 연속 최적화.

MML 12장(교재 370~394쪽) 해설. 분리 초평면과 마진 유도, 하드·소프트 마진, 힌지 손실, 라그랑주 쌍대 문제와 3점 손계산, 커널을 정리했다.

MML 11장(교재 348~369쪽) 해설. 가우시안 혼합 모델의 최대가능도 학습, 책임도 계산과 평균·공분산·가중치 갱신식 유도, EM 알고리즘 한 바퀴 손계산, 잠재변수 관점을 정리했다.

MML 10장(교재 317~347쪽) 해설. 분산 최대화와 재구성 오차 최소화라는 두 관점, SVD와 저계수 근사, 데이터 수가 차원보다 적을 때의 계산 요령, 확률적 PCA를 4점 데이터 손계산과 함께 정리했다.

MML 9장(교재 289~316쪽) 해설. 3점 데이터 하나로 정규방정식, 릿지 회귀와 MAP의 관계, 베이즈 선형회귀의 사후분포와 예측분산, 최소제곱해가 직교사영이라는 사실까지 이어서 계산한다.

MML 8장(교재 251~288쪽) 해설. 경험적 위험 최소화, 최대가능도(MLE)와 최대사후(MAP) 추정, 베이즈 추론, 방향성 그래프 모델과 d-분리, 교차검증·AIC·BIC 모델 선택을 확인 문제와 함께 정리했다.

MML 7장(교재 225~248쪽) 해설. 경사하강법과 수렴 조건, 라그랑주 승수와 쌍대성, 볼록성 판정, 선형·2차 계획법, 볼록 켤레를 연습문제 7.1~7.11 풀이와 함께 정리했다.

MML 6장(교재 172~224쪽) 해설. 확률 공간, 합·곱의 법칙과 베이즈 정리, 평균·분산과 독립, 가우시안의 조건부·주변·곱, 켤레성과 지수족, 변수 변환을 예제와 연습문제 풀이로 정리했다.

MML 5장(교재 139~171쪽) 해설. 편미분과 기울기, 야코비안, 행렬 미분 항등식, 역전파와 자동 미분, 테일러 급수를 크기(shape) 맞추기 중심으로 정리했다. 교재는 기울기를 행벡터로 쓴다.

MML 4장(교재 98~138쪽) 해설. 행렬식과 대각합, 고유값과 고유벡터, 숄레스키 분해, 대각화, 특이값 분해(SVD), 저계수 근사를 손계산과 연습문제 4.1~4.12 풀이로 정리했다.

MML 3장(교재 70~97쪽) 해설. 노름과 내적, 길이·거리·각도, 정규직교기저와 그람-슈미트, 부분공간으로의 직교사영, 회전을 손계산 예제와 연습문제 3.1~3.10 풀이로 정리했다.

MML 2장(교재 17~69쪽) 해설. 연립방정식과 가우스 소거, 벡터공간과 일차독립, 기저와 랭크, 선형사상과 기저 변환, 아핀공간을 손계산 예제와 교재 연습문제 풀이로 정리했다.

Mathematics for Machine Learning(MML) 2~12장을 처음 배우는 사람도 따라갈 수 있게 풀어 쓴 해설의 목차다. 장마다 무엇을 손으로 풀어 봐야 하는지, 어떤 순서로 공부하면 좋은지, 교재 표기에서 틀리기 쉬운 점을 모았다.