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카테고리: 선형대수학

선형대수학Posted on2020년 4월 8일2020년 4월 8일

PCA 에서 eigen value 가 Variance를 최대화를 나타내는 이유

X 에대한 가정이 없어서 확인필요       

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선형대수학Posted on2020년 2월 5일2020년 2월 5일

선형대수학 선형성 , 비선형성

 

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선형대수학Posted on2020년 2월 5일2020년 2월 5일

선형대수학 최소제곱법

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선형대수학Posted on2020년 1월 5일2020년 2월 5일

eigen value 에서 PCA 까지 정리(l2정규화까지)

그냥 생각나는대로 써봄 L2 정규화

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선형대수학Posted on2019년 9월 23일2019년 9월 29일

선형대수학 symmetric matrix 에서 PCA까지

eigenvalue, eigenvector의 개념을 가져와서 대칭행렬에 사용했을 때 실전에서도 많이 쓰는 아주 좋은 성질이 나오며 대칭행렬에서 SVD(특이값분해), PCA(주성분분석) 까지 어떻게 유도되며 어떤 의미를 가지는지 곰곰히 따져가며…

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선형대수학Posted on2019년 9월 15일2019년 9월 22일

선형대수학 최소제곱해에 대한 반올림오차를 해결하려는 노력

선형대수학에서는 강력한 방정식인 normal equation 이 존재한다. 이렇게 한방에 구할 수 있는데 왜 gradient descent 를 사용하는 것인지 이유에 대해 여러가지가 있지만 오늘 주로 다룰…

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선형대수학Posted on2019년 9월 15일2019년 9월 25일

선형대수학 – inverse matrix, determinant

이론,현실에서 역행렬은 굉장히 중요한 역할을 하므로 이를 복습하는 시간을 갖는다.   행렬식을 엄밀하게 증명하기 위해서는 permutation을 사용하여 이끌어내야 하지만 너무 깊은 내용이니 참고로 보기만했다. 그냥…

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선형대수학Posted on2019년 9월 15일2019년 9월 25일

선형대수학 – eigenvalue, eigenvector

고유값 고유벡터의 의미를 곱씹으면서 이 개념이 diagonalization theorem 에 의해 특정 행렬을 쪼갤수 있고 그렇게 쪼개진 것이 어떤 의미를 갖는지 (어떤 가정들이 필요하며, 현실적으로 어떤…

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선형대수학Posted on2019년 8월 28일2019년 9월 22일

의사역행렬

Regularization 을 공부하던 중 Pseudo inverse matrix를 공부할 기회가 있어 공부했다. 선형대수학을 공부할 때 한 페이지 남짓 설명이 있던 것과 달리 매우 중요한 개념이어서 공부함에…

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