선형대수학 책 내용 정리 목차. 업뎃중.
Chapter 1
Section 1.1.
Chapter 2
Chapter 3
Chapter 4
Chapter 5
Sec 5.1. 고유값과 고유벡터
Sec 5.2. 대각화 가능성(Diagonalizability)
Sec 5.3. 행렬 극한(Matrix Limit)과 마르코프 체인(Markov Chain)
Chapter 6
DL/코세라 딥러닝 3.이진 분류기(Binary Classifier)를 만들기 위해서는?
이 글은 코세라 Andrew Ng 교수의 deep learning AI 강의를 듣고 기억하기 좋게 정리한 것입니다. 목표는 제 부모님도 이해하시도록 쉽게 쓰는 것입니다.
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Vectorization(벡터화)란 무엇인가? 벡터화란 어떤 수들, 혹은 행렬을 열벡터로 바꾸어주는 것을 말한다. 선형 변환의 일종이다. 가령 어떤 2x2 행렬 A를 벡터화해서 다음과 같이 행렬 vec(A)를 만들 수 있다.
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마르코프 연쇄란 시간에 따른 어떤 계의 상태가 확률적으로 변화하는 과정과 결과를 나타낸다. 또는 이산 확률 과정 중 마르코프 특성을 따르는 것이라고도 한다. 마르코프 특성이 뭔지 그 정의부터 시작하면 어려우니까 예시를 하나 들어보자.
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자료구조의 기본인 리스트. 리스트에는 연결 리스트와 순차 리스트가 있는데, 순차 리스트는 배열로 구현하는 리스트로 배열의 단점을 그대로 가진다. 메모리가 정적이어서 길이를 변경하는 것이 불가능하다. 따라서 리스트라고 하면 보통 연결 리스트를 의미한다....
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