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[포스코 청년 AI·Big Data] 선형대수 4. 닮은 행렬, 대각화 행렬 포스코 청년 AI·Big Data 아카데미 사전교육 중 장황수학의 선형대수 강의를 듣고 손으로 필기한 내용입니다. https://www.youtube.com/watch?v=Iin-PLpN4V4&list=PLxMkK1K0XECOj2sZG-gCk-CjvZhJ_75I4&index=4 4. 닮은 행렬, 대각화 행렬 $ Q^{-1}AQ=B $ 이면 행렬 A와 행렬 B는 닮은 행렬이다. 1. 닮은 행렬의 성질 1) 행렬식이 같다. 2) 계수 rank가 같다. 3) trace가 같다. 4) 고유치가 같다. * 주의) 고유벡터는 보장되지 않는다. 2. 행렬의 대각화 $ P^{-1}AP=D $ - P : 대각화시키는 행렬 (A의 고유벡터 행렬) - D : 대각화행렬 (A의 고유치 행렬) \[A=\begin{pmatrix.. 2023. 6. 29.
[포스코 청년 AI·Big Data] 선형대수 3. 기저와 차원 포스코 청년 AI·Big Data 아카데미 사전교육 중 장황수학의 선형대수 강의를 듣고 손으로 필기한 내용입니다. https://www.youtube.com/watch?v=oHobZ93WBLY&list=PLxMkK1K0XECOj2sZG-gCk-CjvZhJ_75I4&index=3 3. 기저와 차원 1. 표준기저(유일) $ \mathbb{R}^2 = \{ (1, 0), (0, 1)\}$ $ \mathbb{R}^3 = \{ (1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1)\}$ $ \mathbb{M}_(2*2) = \{e_1, e_2, e_3, e_4\} $ \begin{align*} e_1 &= \begin{pmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 0 \end{pmatrix}, \\ e_2 &= \be.. 2023. 6. 29.
[포스코 청년 AI·Big Data] 선형대수 2. 일차종속 및 독립 포스코 청년 AI·Big Data 아카데미 사전교육 중 장황수학의 선형대수 강의를 듣고 손으로 필기한 내용입니다. https://www.youtube.com/watch?v=DOoOC9yi8j8&list=PLxMkK1K0XECOj2sZG-gCk-CjvZhJ_75I4&index=2 2. 일차종속 및 독립 1. 일차결합 벡터공간 V의 원소 \(v_1, v_2, ... , v_n\)에 대하여 \(a_1, a_2, ..., a_n\)이 임의의 실수일 때, \(a_1 v_1 + a_2 v_2 + ... + a_n v_n\)을 \(v_1, v_2, ... , v_n\)의 일차결합이라고 한다. 벡터공간 V의 부분집합 \(v_1, v_2, ... , v_n\)이 생성하는 벡터공간은 \(a_1 v_1 + a_2 v_2 +.. 2023. 6. 28.
[포스코 청년 AI·Big Data] 컴퓨터공학 입문 1. 컴퓨터개요 포스텍 POSTECH의 MOOC (https://pabi.smartlearn.io/) 청년 AI, BigData 아카데미 온라인 기초과정 중 컴퓨터공학 입문 1을 수강하고 정리한 내용입니다. 1. 문제 해결 problem solving 목차 문제해결 컴퓨터공학 사고력 컴퓨터 공학적 문제 해결 방법 문제가 있을때 그 문제를 우리는 어떻게 해결해야할지 고민하게 된다. 그래서 문제가 있을때 문제를 분석하고 그 순서에 따라서 절차를 만들게 된다. 그 절차에 따라서 문제가 해결이 되면 해결 방법을 출력하게 된다. 그런 내용을 문제해결 방법과 절차라하며, 문제해결과정에 있어서 문제가 입력되면 이 문제를 해결할 수 있는 해결방법과 절차를 알고리즘(Algorithm)이라 한다. 그 후에 해결 방법을 만.. 2023. 6. 28.
[포스코 청년 AI·Big Data] 데이터사이언스를 위한 통계학입문 8. 회귀분석을 이용한 예측모형 POSTECH의 MOOC (https://pabi.smartlearn.io/) 청년 AI, BigData 아카데미 온라인 기초과정 중 데이터사이언스를 위한 통계학입문2를 수강하고 정리한 내용입니다. 1. 선형모형의 특성과 상관분석 데이터의 상관관계 데이터 탐색: 변수 간 관계 변수 간 상관관계 여부 상관관계 형태 산점도 scatter plot 평면좌표에 표시한 도표로 시각적으로 두 변수의 관계를 쉽게 알 수 있게 해줌 변수간 관계의 방향, 형태, 관계의 강도를 알 수 있음 상관계수(Pearson’s) 상관계수(correlation coefficient) 두 변수 간 선형관계의 강도를 나타내주는 척도 상관계수(r) 절댓값은 0-1 사이 0에 가까울수록 상관관계가 없음 1에 가까울수록 강한 상관성이 있음 요.. 2023. 6. 27.
[포스코 청년 AI·Big Data] 데이터사이언스를 위한 통계학입문 7. 빅데이터 차원축소와 예측모형 POSTECH의 MOOC (https://pabi.smartlearn.io/) 청년 AI, BigData 아카데미 온라인 기초과정 중 데이터사이언스를 위한 통계학입문2를 수강하고 정리한 내용입니다. 1. 데이터 탐색과 정제 데이터 탐색 Basic Information: 분포, 평균, 최솟값, 최댓값, 분산 등 Variation: 변동성, 시계열 Outlier: 모든 데이터가 상식적인 범위 안에 존재하는가? → 이유를 찾아 분석에서 제외 (한 개의 데이터가 전체의 상관계수를 완전히 바꿀 수 있음) Correlation: 변수 간 상관성, 변수 간 상호작용이 있는가? → 데이터 탐색을 통해 데이터의 특성을 이해하고 적절하게 정제함으로써 정확한 예측모형을 만들 수 있다. 2. 빅데이터의 차원축소 차원축소기법은.. 2023. 6. 27.