풀고풀고

이 문서는 필자가 배운 벡터의 기본적인 특성들에 대해서 기술한다. 기본적이지 않을 수도, 내용이 틀릴 수도 있으니 피드백은 언제나 환영이다! # Linearity (선형성) '선형'대수학이니, 선형성부터 알아보자. 수식으로 표현하면, $$ f(ax_1 + bx_2) = af(x_1) + bf(x_2)$$ 사실 아래의 두가지의 성질이 합쳐져서 나타난 것이다. Superposition (중첩) $$ f(x_1 + x_2) = f(x_1) + f(x_2) $$ Homogeneity (동종성) $$ f(ax) = af(x) $$ # Vector (벡터) Magnitude(크기) + Direction(방향, orientation) 혹은 여러 개의 숫자(데이터)가 특정한 순서대로 모여 있는 것 아래와 같이 표기한다..

데이터분석을 공부하기 시작한 당신! 선형대수학을 배워야하는 당신! 걱정하지 마라! 내가왔으니! 그렇다. 나도 잡혀왔다. 그래도 어차피 해야하는거 왜 하는지나 알고 시작해보자! 선형대수의 필요성 선형대수(linear algebra)는 데이터 분석에 필요한 각종 계산을 돕는 학문이다. 데이터 분석을 하려면 수많은 숫자로 이루어진 데이터를 다루어야 한다. 하나의 데이터가 수십 개에서 수만 개의 숫자로 이루어져 있을 수도 있고, 또 이러한 데이터 수만개가 하나의 집합을 이루고 있을 수도 있다. "선형대수를 사용하면 대량의 데이터를 포함하는 복잡한 계산 과정을 몇 글자 되지 않는 간단한 수식으로 서술할 수 있다. 따라서 데이터를 다루는 과정을 정확하고 간단하게 서술할 수 있다." 출처 : 데이터사이언스스쿨 그렇다..