Mathematics/Linear Algebra (7) 썸네일형 리스트형 [선형대수학] 8장 - 벡터 공간 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다. 벡터 공간벡터 공간의 개념벡터 공간(vector space) : 벡터의 덧셈과 스칼라 곱을 정의할 수 있으며, 특정한 공리 8가지를 만족하는 집합.= 선형 공.. [선형대수학] 7장 - 역행렬 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다. 행렬 A의 역행렬(inverse matrix) : AB = I 를 만족하는 행렬 B: A^-1 로 표기. 또는 AA^-1 = A^-1A = I: I가 정사각 .. [선형대수학] 6장 - 행렬 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다. 행렬식(determinant): 정사각 행렬을 스칼라로 변환하는 함수: det(A) 또는 |A| 로 표기.: 행렬식을 구한다는 것은 부피(또는 넓이)를 구한다.. [선형대수학] 가우스 소거법에서 pivot은 1이어야 하는가? NO! https://cuffyluv.tistory.com/36" data-og-description="본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포" data-og-host="cuffyluv.tistory.com" data-og-source-url="https://cuffyluv.tistory.com/36" data-og-url="https://cuffyluv.tistory.com/36" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/S8Uk2/hyWSj1JtN2/JZSZqj9yAKy5TGUGhKVkDK/img.png?wid.. [선형대수학] 5장 - 선형 시스템 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다. 선형 방정식(linear equation): 최고 차수의 항의 개수가 1을 넘지 않는 다항 방정식.→ a1x1 + a2x2 + a3x3 + … + anxn =.. [선형대수학] 4장 - 다양한 행렬 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다. 본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다. 까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다.이번 챕터부턴 파이썬 실습은 기록하지 않고 넘파이 실습만 기록할 거임 또는 이마저도 생략할 수 있음(너무 길고 비효율적 + 어차피 책에 있는 데 옮겨적기밖에 .. [선형대수학] 3장 - 행렬 <알고리즘 구현으로 배우는 선형대수 with 파이썬> 본 글은 [장철원 저 - 선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬]을 읽고, 개인적으로 찾아본 내용을 더해 정리한 글입니다.본 글에 나오는 소스코드들의 원본은 출판사의 github 레포지토리(https://github.com/bjpublic/LinearAlgebra) 에서 찾아볼 수 있습니다.까먹었을 때 바로바로 확인하기 위한 용도로 정리하는 것이기에, 제 필요에 따라 생략, 변형 및 추가된 내용이 많습니다.책의 내용을 그대로 담지 않도록 노력하였으나, 혹여 문제가 있다면 cuffyluv.1@gmail.com으로 연락주시기 바랍니다.데이터 셋 : 데이터들의 집합데이터의 특성(피쳐, feature) : ‘표’에서의 ‘열’ 또는 ‘열 벡터’ ex. 나이, 성별, 몸무게, …데이터의 레코드(rec.. 이전 1 다음
