오탈자 정보 | Posted by 제이펍 2018. 9. 13. 11:21

[패턴 인식과 머신 러닝]_오탈자

현재까지 발견된 이 책의 오탈자 정보와 오류, 그리고 보다 매끄러운 문장을 위해 수정한 내용을 안내해드립니다. 번역과 편집 시에 미처 확인하지 못하고 불편을 끼쳐드려 죄송하다는 말씀을 드립니다. 아래의 오탈자 사항은 추후 재쇄 시에 반영하도록 하겠습니다. 


이외의 오탈자 정보를 발견하시면 옮긴이(evion12@gmail.com)나 출판사(readers.jpub@gmail.com)로 연락주시면 고맙겠습니다.



최종수정일자: 2020년 7월 24일

4쇄본 오탈자


(업데이트 순)

144쪽 연습문제 2.7번 2행에서(박*영 님 제보)

x = 1을 m개 관찰하였고 x = 0을 l개 관찰했다고 해보자.

==>

x = 1을 m개 관찰하였고 x = 0을 l개 관찰했다고 해보자.


67쪽 연습문제 1.13번 질문에서(박*영 님 제보)

이때 실제 평균값 𝜇 대신에 최대 가능도 추정값 𝜇_ML 사용했다고 하자.

==>

이때 최대 가능도 추정값 𝜇_ML이 실제 평균값 𝜇로 대체되었다고 가정하자.



최종수정일자: 2020년 1월 08일

3쇄본 오탈자


(업데이트 순)


313쪽 식 5.161과 5.162 사이 문장 (정*영 님 제보)

이와 비슷하게 가중치 w에 대한 사후 분포를 => 이와 비슷하게 가중치 w에 대한 사전 분포를


241쪽 마지막 줄 (박*규 님 제보)

그에 따라 f(z)의 z0에서의 미분값이 음수여야 한다 

=>그에 따라 f(z)의 z0에서의 2차 미분값이 음수여야 한다.


245쪽 식 4.141 바로 아래 줄 (박*규 님 제보)

사후 분포 => 사전 분포


204쪽 일곱 번째 줄 (박*규 님 제보)

y(x)의 절댓값은 점 x와 결정 표면 사이의 수직 거리 r에 해당함을 알 수 있다.

=>

y(x)의 값은 점 x와 결정 표면 사이의 수직 거리 r에 비례함을 알 수 있다.



최종수정일자: 2019년 6월 4일

2쇄본 오탈자


(업데이트 순)


110쪽 1-2행 (박*규 님 제보)

식 2.141로 주어진 사후 분산의 평균이 

=> 

식 2.141로 주어진 사후 분포의 평균이 


173쪽 식 3.51 다음 문단 첫 번째 줄

사전 분포가 가우시안 분포이기 때문에 => 사후 분포가 가우시안 분포이기 때문에


62쪽 아홉 번째 줄 (박*규 님 제보)

1.114로부터 오목함수 f(x)가 => 114로부터 볼록함수 f(x)가


82쪽 19번째 줄 (박*규 님 제보)

최대 공분산의 결괏값과 같아진다. 베이지안의 결괏값과 최대 공분산의 결괏값이

=>

최대 가능도의 결괏값과 같아진다. 베이지안의 결괏값과 최대 가능도의 결괏값이


81쪽 식 2.18 아래줄 (이*호 님 제보)

x = 0인 값 하나가 있는 데이터 집합 => x = 0인 값 l개가 있는 데이터 집합


52쪽 식 1.90  (이*환 님 제보)




51쪽 식 1.85  (이*환 님 제보)




37쪽 밑에서 열 번째 줄  (이*환 님 제보)

로그 가능도가며 => 로그 가능도이며



최종수정일자: 2019년 2월 11일

1쇄본 오탈자


(업데이트 순)


95쪽 위에서 세 번째 줄

분포에 대한 구조를 구조를 모델에 => 분포에 대한 구조를 모델에


106쪽 그림 2.10  (조○우 님 제보)

(* 그림이 아래쪽 것으로 변경되어야 합니다.)




128쪽 쪽 마지막 줄의 수식  (조○우 님 제보)

ηM-1, 0)T => ηM-1)T


141쪽 그림 2.27  (조○우 님 제보)

(* 그림이 아래쪽 것으로 변경되어야 합니다.)




365쪽 그림 7.1  (조○우 님 제보)

(* 그림이 아래쪽 것으로 변경되어야 합니다.)




371쪽 그림 7.3  (조○우 님 제보)

(* 그림이 아래쪽 것으로 변경되어야 합니다.)




381쪽 그림 7.7  (조○우 님 제보)

(* 그림이 아래쪽 것으로 변경되어야 합니다.)




519쪽 위에서 여섯 번째 줄  (조○우 님 제보)

유한 원소법 => 유한 요소법

(* 그리고 814쪽 찾아보기의 해당 용어도 함께 수정합니다.)


576쪽 그림 10.17의 그림상의 문자  (조○우 님 제보)

기댓값 최대화 => EP


490쪽 마지막 줄  (조○우 님 제보)

비정칙 =>


32쪽 그림 1.16  (조○우 님 제보)

(* 그림이 아래쪽 것으로 변경되어야 합니다.)




31쪽 그림 1.15  (조○우 님 제보)

(* 그림이 아래쪽 것으로 변경되어야 합니다.)





서문 xx쪽의  (조○우 님 제보)

함수 => 함수

(* 해당 페이지의 모든 '멱함수'를 말합니다)

댓글을 달아 주세요

  1.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박태규 2019.04.16 21:48

    62페이지 9번째줄, 1.114로부터 오목함수 f(x)가 --> 볼록함수

  2.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박태규 2019.04.16 23:18

    82페이지 19번째줄 최대공분산 --> 최대 가능도

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of https://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2019.04.17 15:25 신고

      감사합니다. 제보해 주신 두 건은 역자께 확인을 받는 대로 다시 안내해 드리겠습니다. 조금만 더 기다려주심 고맙겠습니다!

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of https://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2019.04.19 09:59 신고

      확인한 결과, 말씀하신 내용이 모두 맞습니다. 번역에서 실수가 있었던 것 같습니다. 정말 감사드리며, 위에 등록해 두었고 재쇄 시에 반영하여 인쇄하겠습니다. 재차 고맙습니다!

  3.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박태규 2019.05.31 22:52

    110페이지 첫번째 줄 맨 끝 : 주어진 사후 분산의 평균 --> 주어진 사후 분포의 평균
    (책 잘 보고 있습니다. 번역이 좋네요)

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of https://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2019.06.04 11:02 신고

      감사합니다. 역자께서 아직 답신을 주지 않아서 늦어졌네요. 그래서 저희가 먼저 확인해본 바 말씀해주신 것처럼 책이 잘못되었습니다.
      원서에도 variance(분산)가 아닌 distribution으로 되어 있네요. 위에 반영해 두었습니다. 덕분에 책의 완성도가 +1되었습니다. 감사합니다. ^^

  4.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박태규 2019.06.12 22:24

    204페이지 7번째 줄 : " y(x)의 절댓값은 점x와 결정 표면사이의 수직거리 r에 해당함 "
    음.... 번역자 분께 확인이 필요해 보입니다.
    수식으로도 말이 안되고 원서를 보면...

    we note that the value of y(x) gives a signed measure of the perpendicular distance r of the point x from the decision surface.

    "결정표면과 point x 사이의 수직거리에 대한 signed measure 를 제공 한다" 가 맞을 것 같은데요...
    y(x)의 1norm이나 2norm이 곧 r이아니라,
    y(x)를 w의 크기로 나누어야 r이 되니까요

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of https://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2019.06.13 14:35 신고

      네. 이 문의는 저희가 확인하기 어렵네요. ^^; 역자께 전달하여 답변 받는 대로 다시 안내해 드리겠습니다. 고맙습니다.

    •  댓글주소  수정/삭제 김형진 2019.06.15 09:54

      안녕하세요 역자입니다. 책을 꼼꼼히 살펴보시고 잘못된 부분들을 지적 해 주셔서 감사합니다!

      "y(x)의 절댓값은 점 x와 결정 표면 사이의 수직 거리 r에 해당함을 알 수 있다"
      =>
      "y(x)의 값은 점 x와 결정 표면 사이의 수직거리 r에 비례함을 알 수 있다"

      로 수정 하는 것이 적절 할 것 같네요.

  5.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박태규 2019.06.17 22:44

    241 page 마지막 줄 : 그에따라 f(z)의 z0에서의 미분값이 음수여야 한다 --> 2차 미분값이 음수여야한다.
    so that the second derivative of f(z) at the point z0 is negative.

    번역자 님께서 직접 답글도 달아 주시고, 영광입니다. 책 잘보고 있습니다.

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of https://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2019.06.25 19:07 신고

      안녕하세요. 역자님을 대신해 답변 드립니다.

      그에 따라 f(z)의 z0에서의 미분값이 음수여야 한다
      ==>그에 따라 f(z)의 z0에서의 2차 미분값이 음수여야 한다.

      뜻하지 않게 답변이 늦어져서 대단히 죄송합니다. 꼼꼼히 지적해주셔서 감사하고 앞으로도 저희 제이펍 도서에 대한 많은 성원 부탁드립니다.

  6.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박태규 2019.06.18 00:39

    244페이지 full rank인 헤시안 행렬에 대해서...
    어떤 부분은 "헤시안이 최대 계수를 가진다" 라고 표현되어 있고
    어떤 부분은 "헤시안이 완전 행렬 계수를 가진다" 라고 표현되어 있네요..
    솔직히.. 선형대수학을 원서로 봐서 그런지 몰라도... full rank가 저렇게 번역될 거라고는 예상하지 못했습니다.... 정립된 번역어가 없다면 괄호로 "최대계수(full rank)를 가진다"... 같이 표현해도 좋을 것 같습니다.

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of https://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2019.06.25 19:08 신고

      안녕하세요. 역자님을 대신해 답변 드립니다.

      "'완전 계수' 로 통일하고 (full rank)를 표기 해 주는 것이 좋겠습니다.
      같은 페이지 내에서
      헤시안 행렬이 최대 계수를 가진다고 가졍하면 -> 헤시안 행렬이 완전 계수(full rank)를 가진다고 가정하면
      처럼 변경하면 될 것 같습니다."

      뜻하지 않게 답변이 늦어져서 대단히 죄송합니다. 꼼꼼히 지적해주셔서 감사하고 앞으로도 저희 제이펍 도서에 대한 많은 성원 부탁드립니다.

  7.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박태규 2019.06.18 10:24

    245페이지 : (식4.141) 바로 아래
    사후 분포 --> 사전 분포

  8.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박수영 2020.06.24 00:06

    67쪽 13번에서 [실제 평균값 대신에 최대 가능도 추정값 .를 사용했다고 하자.] 를 [최대 가능도 추정값 대신에 실제 평균값 .를 사용했다고 하자]로 바꿔야 할 것 같습니다. 실제 원문에서는 [but with the maximum likelihood estimates . replaced with the true mean. ]으로 나타나있으며 그렇게 되어야 풀립니다. 감사합니다.

  9.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박수영 2020.07.23 17:24

    144쪽 2.7번에서 [x=0을 1개 관찰했다고 해보자.]를 [x=0을 l개 관찰했다고 해보자.]로 바뀌어야 할 것 같습니다. 1인지 영문소문자 L인지 명확치 않아 옆 m처럼 그리스문자로 표시하면 좋겠습니다. 위에서 81쪽 오류와 맥락을 같이 합니다. 감사합니다.

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of https://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2020.07.24 09:22 신고

      다시 또 제보해 주셔서 고맙습니다. 말씀대로 소문자 l(엘)을 이탤릭체로 해야 하는데, 정체로 되어 있었습니다. 다음 인쇄 시에 바로잡겠습니다. 고맙습니다~~

  10.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 Favicon of https://www.facebook.com/profile.php?id=100008889769297 BlogIcon 한석주 2020.08.11 00:12

    안녕하세요, 오류를 제보합니다.

    1.
    711페이지 맨 아래 단락에서 관측값 x_1, ..., x_N => x_1, ..., x_n으로 바뀌어야 합니다.

    2.
    711페이지 맨 아래 단락에서 "\mathbf{z}_n사후 확률을 나타내는 \hat{\alpha}(\mathbf{z}_{n-1})을 취하고~"
    부분 번역이 자칫 오해를 불러일으킬 수 있도록 되어 있습니다.

    - 일단 "\mathbf{z}_n사후 확률" 이라고 되어 있는 구가 어색하게 읽힙니다.
    ("\mathbf{z}_n"과 "사후 확률" 사이에 띄어쓰기가 안되어 있는데 혹시 번역이 누락된 것인지요),

    - 번역된 부분만 읽었을 때에는 "\mathbf{z}_n의 사후 확률"이 마치 "\hat{\alpha}(\mathbf{z}_{n-1})"과 동치인 것처럼 읽힙니다.
    해당 부분의 원문(636 페이지)을 보면, "... \hat{\alpha}(\mathbf{z}_{n-1}), representing the posterior probability of zn given observations x1, . . . , xn, and multiply by the transition probability p(zn|zn−1) and the emission probability p(xn|zn) and then marginalize over zn−1, we obtain a distribution zn that is of the same functional form as that over \hat{\alpha}(\mathbf{z}_{n-1})." 이라고 되어 있습니다.
    == 즉, \hat{\alpha}(\mathbf{z}_{n-1})은 x1, . . . , xn이 주어졌을 때 \mathbf{z}_n의 사후 확률"""에다가""" 전이 확률 p(zn|zn-1)과 방사 확률 p(xn|zn)을 곱한 후 zn-1에 대해 주변화를 시행해서 zn에 대한 분포를 얻은 것이라는 내용입니다.
    == 다시 요약하자면, "\mathbf{z}_n의 사후 확률"에다가 두 개의 텀을 더 곱하고 주변화까지 해줘야 "\hat{\alpha}(\mathbf{z}_{n-1})"과 같아진다는 것입니다.
    == 이에 대한 근거는 식 13.59의 우항입니다. 제가 문제 삼은 부분의 번역을 수식으로 그대로 옮긴 것이라서요. 역자님이 보시면 바로 이해하실 것이라고 생각합니다.

    확인 후 반영 부탁 드립니다!
    감사합니다.