jaegom's study room

차례 1. 벡터 / 행렬 2. 고유값과 고유벡터 3. 스펙트럼 분해 ( eigenvalue decomposition ) / 특이값 분해 ( SVD : singular value decomposition ) 1. 벡터 / 행렬 > 스칼라, 벡터 , 행렬 , 텐서 1. 벡터 > 벡터는 크기와 방향을 속성으로 가진다 , 서로 같은 벡터란 크기와 방향이 둘 다 같은 것 > 데이터 샘플들의 특징은 벡터로 표현된다. ex) 아이리스 데이터 셋의 행 벡터는 각각 꽃받침의 길이 ~ 등 값을 가지고 있다. > 영벡터 : 모든 원소가 0인 벡터 > 일벡터 : 모든 원소가 1인 벡터 > 두 벡터의 곱은 내적 inner product / dot product 라고 한다. > 2차 놈 norm 의 형태이다 > 단위 벡터 uni..