Regression

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Taylor series 와 linearisation

mathematics for machine learning 글 목록 이번 글에서 다룰 테일러 급수는 임의의 함수를 다항식 급수로...

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multivariate chain rule과 applications

mathematics for machine learning 글 목록 이 글은 Coursera의 Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus...

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multivariate calculus와 jacobian

mathematics for machine learning 글 목록 이 글은 Coursera의 Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus...

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Basic Calculus

이 글은 Coursera의 Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus 을 보고 정리한 내용입니다. 목차 Rise...

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Eigen-Things

Eigenvector, Eigenvalue란 무엇인가? 이번 글에서는 선형대수학에서 가장 중요한 내용 중 하나인 eigen의 개념에 대하여 다루어...

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Reflecting in a plane

이번 글에서는 앞에서 배웠던 그램 슈미트, 정규직교 등을 이용하여 transformation 좀 더 쉽게 하는 방법에...

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gram schmidt process

이번 글에서는 그램 슈미트 과정(gram schmidt process)에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 그램 슈미트 과정은 orthonormal basis...

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orthogonal matrix

이번 글에서는 orthogonal matrix에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 먼저 다음과 같이 행과 열의 위치를 바꾼 것을...

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matrices transform into the new basis vector set

이번 글에서는 어떤 좌표계에서 basis였던 벡터들을 다른 좌표계로 변환시키는 방법에 대하여 배워보려고 합니다. 자 그러면...

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Symmetry of dot product

이번 글에서는 dot product의 기하학적인 대칭에 대하여 간단하게 보겠습니다. 임의의 벡터 \(\hat{v}\)와 유닛 벡터를 dot...

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Eienstein summation convention

이번 글에서는 Eienstein summation convention에 대하여 간략하게 다루어 보겠습니다. summation을 조금 더 간편하게 표기하기 위한...

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Determinants and inverse

determinant의 기하학적 의미는 위 그림과 같이 2D와 관련된 2 x 2 행렬에서는 넓이를 나타내고 3...

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Operation on vectors

How matrices transform space Types of matrix transformation Composition or combination of matrix transformation

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Changing the reference frame

Basis is a set of n vectors that : are not linear combinations of each...

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Mathematics for machine learning 글 목록

Imperial College London에서 제공하는 머신 러닝을 위한 수학 강의 입니다. 전체적으로 선형대수학과 미분적분에 대하여 다루고...

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