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1쇄 xvi 두번째 문단 마지막 부분 인공싱경 인공신경
1쇄 1장
1쇄 3 아래에서 넷째줄 이해하도록 이해되도록
1쇄 9 첫번째 수식 위로 둘째줄 놓였므므로 놓였으므로
1쇄 10 1,3번째 수식 b \dot 1 b \times 1 도트를 곱하기 기호로
1쇄 10 식(1.2) w h(x,w)에서 w를 볼드체로
1쇄 12 마지막 줄 업데이트 수식 업데이트
1쇄 13 코드 #6번 c=(1/N)* np.dot(...) #6 c = np.dot(X.T, np.dot(X, w) - y) (1/N)이 빠져야 함
1쇄 13 코드 #8번 L.append(...) / (2*N) ) #8 L.append( ((np.dot(X, w) - y)**2).sum() / 2 ) 마지막 부분 (2*N)이 2가 되야 함
1쇄 13 밑에서 4번째 줄 동그라미8 동그리미7, 동그라미8
1쇄 16 첫번째 줄 마지막 영어 supurvised 삭제 2쪽에서 나왔음
1쇄 17 아래에서 다섯번째 줄 회귀 회귀regression
1쇄 17 마지막줄 선형회귀 선형회귀linear regression
1쇄 19 그림 1-12 세번째 그림 제목 Lienar Linear
1쇄 3장
1쇄 53 식(3.1) 다음줄 모두가 모두
1쇄 58 아래에서 다섯째줄 x_1와 x_1과
1쇄 4장
1쇄 81 중간 부분 속도위반 속도위반^1 (주석 추가) 1 여기서 이야기하는 개념은 스칼라인 속력이지만 일상에서 '속력위반'이라 하지 않고 '속도위반'이라 하므로 속도라는 용어를 사용했습니다.
1쇄 이하 실제로 속력을 이야기할 때 용어는 속도위반 또는 제한속도와 어울림을 위해 속도를 사용했습니다.
1쇄 5장
1쇄 136 둘째 줄 꼭 쓰이는 함수이므로 꼭 쓰이므로
1쇄 6장
1쇄 141 코드 동그라미 7 아래줄 x_[i] = original_value 코드 한줄이 빠졌습니다. 한줄 추가
1쇄 155 위에서 3째줄 \frac{\partial h}{\partial z}=1 \frac{d h}{d z}=1
1쇄 156 그림 6-6, 6-7, 6-8에 마지막 f(x) f(x,y) 그림 마지막에 f(x)가 f(x,y)가 되어야 합니다.
1쇄 157 그림 6-9에 마지막 f(x) f(x,y) 그림 마지막에 f(x)가 f(x,y)가 되어야 합니다.
1쇄 158 그림 6-10에 마지막 f(x) f(x,y) 그림 마지막에 f(x)가 f(x,y)가 되어야 합니다.
1쇄 7장
1쇄 166 7째 줄 스칼라 곱에서는 행렬의 스칼라 곱에서는 행렬 '의' 제거
1쇄 170 두번째 수식 바로 아래줄 이것을 행렬곱을 이용하여 행렬 이것을 행렬 '행렬곱을 이용하여' 제거
1쇄 170 위 항목에서 아래 아래줄 푸는 목적은 적당한 푸는 목적은 '적당한' 제거
1쇄 171 3) 대각행렬 아래줄 대학행렬은 대각 요소만 대각행렬은 아래 예처럼 대각 요소만 '아래 예처럼' 추가
1쇄 173 아래에서 3번째 줄 다시말하면 우리는 다시말해 표현 바꿈
1쇄 177 단위벡터 아래줄 우리는 ... 있는데 벡터의 크기는 다양한데 표현 바꿈
1쇄 181 마지막 줄 하나 추가하여 이미지 공간 정보를 가지는 행렬이 추가된 차원 방향으로 적층된 하나 추가하여 추가된 차원 방향으로 이미지 공간 정보를 가지는 행렬이 적층된 표현 바꿈
1쇄 186 가로줄 아래 3째 줄 사실 우리는 지금까지 그 과정에서 표현 바꿈
1쇄 188 마지막 줄 자연수 정수
1쇄 189 아래에서 3째 줄 변환하거나 dot() 변환하거나 아니면 그냥 dot() 표현 바꿈
1쇄 198 두 번째 줄 부분에서 우리도 동일한 부분에서 동일한 '우리도' 삭제
1쇄 198 마지막 줄 independent independence
1쇄 202 행렬을 이용한 코딩 위로 두번째줄 안목으로 바라볼 수 있습니다. 안목을 가질 수 있습니다. 표현 바꿈
1쇄 202 하단 주석 주소 https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540314 주소 바뀜
1쇄 205 첫 번째 줄 우리에게 주어진 주어진 '우리에게' 삭제
1쇄 206 마지막 줄 ... range(n): # 동그라미 3 ... X[i, j] # 동그라미 3 # 동그라미 3을 마지막 줄로 이동
1쇄 8장
1쇄 212 중간 부분 점 목록 세 번째 최적성 조건과 강하 방향 최적성 조건
1쇄 214 그림 8-2에서 두줄 위 수식 마지막부분 -(x-1)^2 - \frac{1}{2} (x-1)^2 괄호앞에 1/2이 빠졌음
1쇄 222 경사도 벡터 절 세번째 줄 f(x) 볼드 x
1쇄 222 위 항목 바로 뒷 부분 x^* 볼드 x^*
1쇄 222 위 항목 다음 줄 c_i=... 수식부분 x^* 볼드 x^*
1쇄 228 첫번째 수식 [...]^T[...] [...][...]^T 트랜스포즈 기호가 뒤 [ ]쪽으로 이동
1쇄 9장
1쇄 265 중간그림 바로 아래 줄 입력받아 a_1, a_2를 만들어 입력받아 z_1, z_2를 만들어 a_1, a_2가 z_1, z_2로 바뀌어야함
1쇄 265 위 오타 줄 바로 아래 수식 a_1 = 3x + 5y - 15 z_1 = 3x + 5y -15 여기도 a_1이 z_1이 되어야 함
1쇄 265 위 오타 바로 아래 수식 a_2 = -6x-3y+18 z_2 = -6x-3y+18 여기도 a_2이 z_2가 되어야 함
1쇄 265 마지막줄 출력을 a로 쓰면 출력을 z로 쓰면 볼드 a가 볼드 z가 되야 함
1쇄 265 마지막 수식 [a_1 a_2] [z_1 z_2] a_1, a_2가 z_1, z_2로 바뀌어야함
1쇄 266 첫 수식 a=Wx z=Wx 볼드 a가 볼드 z가 되야 함
1쇄 266 가로줄 위에 있는 수식 a=W^Tx 또는 a^T=x^TW z=W^Tx 또는 z^T=x^TW 볼드 a가 볼드 z가 되야 함, 볼드a^T가 볼드 z^T가 되야 함
1쇄 273 두 번째 문단 5째 줄 9개가 아홉개가
1쇄 283 아래에서 3째 줄 행렬이 됩니다. 행렬이 됩니다.^5 (주석 추가) 5 현재 예제로 제시된 신경망에서 a^(2)와 z^(2)는 길이가 다를 수 없지만, 다변수 벡터 함수가 연쇄법칙에 적용될 때 야코비안을 전치시켜야 한다는 점을 설명하기 위해 길이가 다르다고 가정하였습니다.
1쇄 301 주석 9번 영어 문장 시작부분 flattering flattening
1쇄 10장
1쇄 338 5째 줄 사용합니다. (줄바꿈) 이는 줄바꿈 없이 붙여서
1쇄 338 6째 줄 위함입니다. 위 코드를 위함입니다. (줄바꿈) 위 코드를
1쇄 340 식 (10.6) \sum 루트 안에 분자 첫부분에 \sum이 빠짐
1쇄 365 코드 마지막 주석 갱신합니다. 갱신됩니다.
1쇄 368 첫 번째 줄 True Truth
2쇄 202 주석 8번 [https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/54031420102/,](https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/54031420102/) [https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540314,](https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540314) URL 수정
2쇄 19 아래에서 4째 줄 perception perceptron 오자