[선형대수 정리] 행렬 기초연산과 구현

[포스팅 개요] 머신러닝 또는 딥러닝을 위해서 필요한 기초 수학지식으로 많은 전문가들이 선형대수, 확률과 통계, 미적분을 뽑곤한다. 그 중 선형대수는 주로 딥러닝에서 ‘데이터’를 다루기 위한 가장 기본적인 방법이다. 이에 대한 원리를 다루며 파이썬 구현과 함께 선형대수를 정리해보고자 한다. 스칼라(Scalar) 크기만을 나타내는 것 하나의 숫자로 표현할 수 있으며, 해당 숫자는 스칼라의 크기(Magnitude)를 나타낸다. 스칼라는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈이 가능하다. 이는 사칙연산에서 적용되는것과 비슷하게 생각하면 됨. 스칼라 코드 구현 벡터(Vector) 벡터는 스칼라의 집합이며, 행렬의 기본 단위 흔히 알고 배운 것 처럼, 크기와 방향을 가지고 있는 것을 벡터라고 지칭하곤함. 벡터는 아래 그림처럼 표현이 된다, 이때 R은 차원을 나타내며 열X행을 순으로 표현한다. 데이터 셋이 행렬이라면, 주로 열 벡터는 특정(feature)들의 모음 행벡터는 feature들의 모음이라고 할...

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