머신러닝을 시작하기 전에 선형 대수학을 배울 필요는 없지만 언젠가는 더 깊이 파고들고 싶을 수 있습니다.사실, 수학의 한 영역에서 다른 영역보다 먼저 개선해야 할 것을 제안한다면, 그것은 선형 대수학일 것입니다. 선형 대수학은 머신러닝 알고리즘에 대한 더 나은 직관을 이해하고 구축하는 데 필요한 도구를 제공합니다.이 게시물에서는 선형 대수학에 대해 자세히 살펴보고 머신러닝에서 더 많은 것을 얻으려면 선형 대수학에 대한 기술과 지식을 향상시켜야 하는 이유를 살펴봅니다.Eigen Vectors 및 SVD에...

선형 대수학은 벡터, 행렬 및 선형 변환과 관련된 수학의 하위 분야입니다.알고리즘 작동을 설명하는 데 사용되는 표기법에서 코드의 알고리즘 구현에 이르기까지 머신러닝 분야의 핵심 기반입니다.선형 대수학은 머신러닝 분야에 필수적이지만 긴밀한 관계는 종종 벡터 공간이나 특정 행렬 연산과 같은 추상적 개념을 사용하여 설명되지 않습니다.이 게시물에서는 선형 대수학을 사용하는 머신러닝의 10가지 일반적인 예를 발견하게 될 것입니다.이 게시물을 읽은 후 다음을 알게 될 것입니다.테이블 형식 데이터 세트 및 이미지와 같은 데이터로 작업할...

선형 대수학은 머신러닝에 대한 더 깊은 이해의 전제 조건으로 보편적으로 동의되는 수학 분야입니다.선형 대수학은 많은 난해한 이론과 발견이 있는 큰 분야이지만 현장에서 가져온 너트와 볼트 도구와 표기법은 머신러닝 실무자에게 실용적입니다. 선형 대수학이 무엇인지에 대한 견고한 기초가 있으면 좋은 부분이나 관련 부분에만 집중할 수 있습니다.이 튜토리얼에서는 머신러닝 관점에서 선형 대수학이 정확히 무엇인지 알아낼 것입니다.이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.선형 대수학은 데이터의 수학입니다.선형 대수학은 통계 분야에...