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확률·통계 코딩 과제: Python으로 구현하는 ML 통계 도구

베이즈 업데이트, 분포 시뮬레이션, CLT 검증, MLE/MAP 구현, 신뢰구간, 가설검정, A/B 테스트 파이프라인까지 — 확률통계 1~4장을 코드로 구현합니다.

NumPy를 사용해 행렬 연산, 가우스 소거법, 고유값 분해, PCA를 직접 구현해보는 코딩 과제입니다. 각 문제에 단계별 힌트와 전체 풀이 코드가 포함되어 있습니다.

수치 미분, 경사 하강법, 퍼셉트론 역전파, 뉴턴 방법을 NumPy로 직접 구현하는 코딩 과제입니다. 각 문제에 단계별 힌트와 전체 풀이 코드가 포함되어 있습니다.