탐색적 데이터 분석
Feature Engineering & list comprehension
Concat, Merge, tidy data의 개념
기초 미분에 간단한 개념을 알 수 있습니다.
벡터의 방향을 유지한 채 그 길이를 늘리고 줄이고 뒤집는 증의 과정변수로 저장되어있는 숫자이고 벡터, 매트릭스에 곱해지는 경우 해당 값에 곱한 값으로 결정됨실수, 정수 모두 가능파이썬에서 주로 list로 사용됨데이터셋을 구성하고 있는 데이터 프레임의 행/열로써 사용됨n
linear projection
선형 변환은 임의의 두 벡터를 더하거나 혹은 스칼라 값을 곱하는 것을 의미한다변환에 의해 영향을 받지 않는 벡터인데 이말은 즉슨, 벡터를 변환시키려고 특정 매트릭스에 T를 곱했을 때 그 결과가 벡터의 방향이 안변하고 스칼라배 한 값이 나오면 그 벡터는 T의 고유 벡터가
개체들이 주어졌을 때, 개체들을 몇 개의 클러스터로 나누는지의 과정하나의 큰 클러스터부터 모든 클러스터가 학개의 원소를 가질때까지 계속 쪼개는 방법각각의 점을 원소로 가지는 클러스터들로부터 전체를 포함하는 클러스터 하나를 만들때까지 반복적으로 두개의 가까운 클러스터를