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여러 차원의 변수를 한번에 생각하기 위해 벡터라는 개념을 도입한다. 간단히 짚어보자.

벡터공간과 기저벡터

벡터는 좌표계에 표현되는 하나의 점, 또는 화살표로 해석된다. 그렇다면 좌표란 무엇일까?

행렬을 이루는 벡터들의 선형독립과 행렬의 RANK의 정의

Linear Function 과 Affine Function

우리는 일변수 함수의 미분에는 익숙하다. 그런데 현실에서 접하게 되는 많은 함수는 다변수 입력을 취한다. 그렇다면, Multivariate한 입력이 변할 때 목적함수의 출력f는 어떻게 변할까? 방향도함수와 그라디언트를 통해 이해해보자!!

https://angeloyeo.github.io/2020/06/17/Hessian.html헤시안 매트릭스는 보울을 더욱 볼록하게 만들어주는 선형변환이다.이 말의 의미를 생각해보자.(오해) 선형변환이 어떻게 더 함수를 볼록하게 만들 수 있을까? 선형변환은 기껏

정규분포와 정규분포성을 확인하는 QQ Plot에 대해서 알아보자.

01 🦸🏻‍♂️ Supervised Learning04 🎲 MLE & MAP