선형대수 6 좌표와 변환
Key word: 선형독립, 기저벡터, 좌표
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선형대수와 해석기하의 기초
선형 예측모형은 입력데이터인 벡터와 가중치 벡터의 내적으로 계산된 예측값이 실제 출력데이터와 유사한 값을 출력하도록 하는 모형이다. 그럼 올바른 가중치 벡터는 어떻게 구할 수 있을까? 연립방정식과 역행렬을 이용하여 선형 예측모형의 가중치 벡터를 구하는 방법을 알아본다.
행렬은 여러 개의 숫자로 이루어져 있으며로 실수처럼 부호나 크기를 정의하기 어렵다. 하지만 그와 부호/크기와 유사한 개념들을 행렬에서도 정의할 수 있다.
벡터와 행렬도 숫자처럼 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등의 연산을 할 수 있다. 벡터와 행렬의 연산을 이용하면 대량의 데이터에 대한 계산을 간단한 수식으로 나타낼 수 있다.
데이터와 행렬
데이터 분석을 시작하는데 꼭 필요한 기초적인 선형대수를 공부해보자! 선형대수는 데이터를 다루는 방법을 표시한 기호이자 언어이다. 선형대수를 모르고 데이터 분석을 공부하는 것은 알파벳을 모르는 상태에서 영문학을 공부하고자 하는 것과 마찬가지이다.
try, except, finall, raise, 예외처리 만들기
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파라미터, 아큐먼트, return, *args, **kwargs, 전역변수, 지역변수, Inner Funtion, lambda함수, Map, Filter, Reduce, Decorlator
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DataFrame
Pivot
Series
Numpy 비교연산, 행렬 데이터의 연산, na.min(), na.max(), na.argmax(), na.argmin(), all, any, 지수 로그 함수
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