[Day 12] Linear Algebra +
2022. 2. 7. 16:50ㆍAI/Codestates
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Warm-up
- The Convariance Matrix
- X - Variance
- Y - Variance
Note
- 분산 ( Variance ) : 데이터가 얼마나 퍼져 있는지
- 표준 편차 ( Standard Deviation ) : 분산 값에 루트를 씌여준 값
- 공분산 ( Covariance ) : 1개의 변수 값이 변화 할때 다른 변수가 어떠한 연관성을 나타내며 변하는지를 측정하는 것
- 상관 계수 ( Correlation Coefficient ) : 공분산의 Scale 조절
- 수직성 ( Orthogonality ) : 벡터 혹은 매트릭스가 서로 수직으로 있는 상태
- Span : 주어진 두 벡터의 ( 합이나 차와 같은 ) 조합으로 만들 수 있는 모든 가능한 벡터의 집합
- ex) 선, 평면 등
- Rank : 매트릭스의 열을 이루고 있는 벡터들로 만들 수 있는 ( Span ) 공간의 차원
Review
더보기
Span 과 Rank 이론으로는 좀 이해가 어려웠는데 코드로 구현하고 보니 어떤 의미인지 이해 할 수 있었다
참고
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