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STUDY28

[MIT 18.06] Lecture 9. Independence, Basis, and Dimension 안녕하세요, HELLO 오늘은 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수님의 선형대수학 강의인 "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"에 대해서 정리하려고 합니다. 선형대수학 강의에 대한 정리와 더불어, 딥러닝을 위한 선형대수학 관점에서도 접근하여 강의를 이해하고 분석하려고 합니다. "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"의9주 차 "Independence, Basis, and Dimension"의 강의 내용입니다. CHAPTER 1. '선형독립(Linearindependence)' CHAPTER 2. 'SPAN' CHAPTER 3. '기저 (Basis)' CHAPTER 4. '차원 (Dimension)' CHAPTER 1. '선형독립(.. 2023. 9. 17.
[MIT 18.06] Lecture 7: Solving Ax = 0: pivot variables, special solutions 안녕하세요, HELLO 오늘은 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수님의 선형대수학 강의인 "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"에 대해서 정리하려고 합니다. 선형대수학 강의에 대한 정리와 더불어, 딥러닝을 위한 선형대수학 관점에서도 접근하여 강의를 이해하고 분석하려고 합니다. "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"의 7주차 "Solving Ax = 0: pivot variables, special solutions"의 강의 내용입니다. CHAPTER 1. 'Ax=0의 해(Null space) 계산' CHAPTER 2. '기약행 사다리꼴 행렬(Reduced row echelon form)' CHAPTER 1. 'Ax=0의 해(Nu.. 2023. 9. 17.
[MIT 18.06] Lecture 6. Column Space and Null space 안녕하세요, HELLO 오늘은 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수님의 선형대수학 강의인 "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"에 대해서 정리하려고 합니다. 선형대수학 강의에 대한 정리와 더불어, 딥러닝을 위한 선형대수학 관점에서도 접근하여 강의를 이해하고 분석하려고 합니다. "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"의 6주차 "Column Space and Null Space"의 강의 내용입니다. CHAPTER 1. 'Vector Space' CHAPTER 2. 'Column Space' CHAPTER 3. 'Null Space' CHAPTER 1. 'Vector Space' 벡터 공간(Vector Space)은 벡터의 집합입니다.. 2023. 9. 2.
[MIT 18.06] Lecture 5. Transposes, Permutations, Spaces R^n 안녕하세요, HELLO 오늘은 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수님의 선형대수학 강의인 "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"에 대해서 정리하려고 합니다. 선형대수학 강의에 대한 정리와 더불어, 딥러닝을 위한 선형대수학 관점에서도 접근하여 강의를 이해하고 분석하려고 합니다. "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"의 5주차 "Transposes, Permutations, Spaces R^n"의 강의 내용입니다. CHAPTER 1. 'Transpose' CHAPTER 2. 'Permutation' CHAPTER 3. 'Subspaces of R^n' CHAPTER 1. 'Transpose' □ Definition 선형대수학에서 행.. 2023. 8. 31.
[MIT 18.06] Lecture 4. Factorization into A = LU 안녕하세요, HELLO 오늘은 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수님의 선형대수학 강의인 "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"에 대해서 정리하려고 합니다. 선형대수학 강의에 대한 정리와 더불어, 딥러닝을 위한 선형대수학 관점에서도 접근하여 강의를 이해하고 분석하려고 합니다. "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"의 4주차 "Factorization into A = LU"의 강의 내용입니다. CHAPTER 1. 'Factorization into A = LU' CHAPTER 2. 'How expensive is elimination' CHAPTER 3. 'Transposes and Permutations' CHAPTER 1. '.. 2023. 8. 4.
[MIT 18.06] Lecture 3. Multiplication and Inverse Matrices 안녕하세요, HELLO 오늘은 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수님의 선형대수학 강의인 "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"에 대해서 정리하려고 합니다. 선형대수학 강의에 대한 정리와 더불어, 딥러닝을 위한 선형대수학 관점에서도 접근하여 강의를 이해하고 분석하려고 합니다. "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"의 3주차 "Multiplication and Inverse Matrices"의 강의 내용입니다. CHAPTER 1. 'Matrix Multiplication' CHAPTER 2. 'Inverse Matrix' CHAPTER 3. '딥러닝에서 행렬의 곱(Matrix Multiplication), 역행렬 (Inverse .. 2023. 8. 4.
[MIT 18.06] Lecture 2. Elimination with Matrices 안녕하세요, HELLO 오늘은 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수님의 선형대수학 강의인 "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"에 대해서 정리하려고 합니다. 선형대수학 강의에 대한 정리와 더불어, 딥러닝을 위한 선형대수학 관점에서도 접근하여 강의를 이해하고 분석하려고 합니다. "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"의 2주차 "Elimination with Matrices"의 강의 내용입니다. CHAPTER 1. '삼각행렬 (Triangular Matrix) 계산' CHAPTER 2. '딥러닝에서 삼각 행렬(triangular matrix)의 사용 방안' CHAPTER 1. '삼각행렬 (Triangular Matrix) 계산' □.. 2023. 7. 29.
[MIT 18.06] Lecture 1. The geometry of linear equations 안녕하세요, HELLO 오늘은 길버트 스트랭 (Gilbert Strang) 교수님의 선형대수학 강의인 "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"에 대해서 정리하려고 합니다. 선형대수학 강의에 대한 정리와 더불어, 딥러닝을 위한 선형대수학 관점에서도 접근하여 강의를 이해하고 분석하려고 합니다. "MIT 18.06 Linear Algebra, Spring 2005"의 1주차 "The geometry of linear equations"의 강의 내용입니다. CHAPTER 1. 'Matrix' 이번 강의의 주요 내용은 Matrix를 바라보는 관점에 대한 내용입니다. □ Row Picture 행(row)의 관점으로 선형 방정식을 계산하는 방식입니다. Row picture로 푸는 방법은.. 2023. 7. 28.
다항 분포 (Mulitinomial distribution) 정리, 공식, 특징 안녕하세요, HELLO 다항 분포(multinomial distribution)는 발생 가능한 결과가 2개인 이항 분포와 다르게, 여러 개인 다항인 확률 분포입니다. 이항분포의 확장된 형태인 다항 분포에 대해서 정리하려고 합니다. CHAPTER 1. '다항 분포(multinomial distribution)' 선행 지식 CHAPTER 2. '다항 분포(multinomial distribution)' 정리 CHAPTER 3. '다항 분포(multinomial distribution)' 공식 및 특징 CHAPTER 1. '다항 분포(multinomial distribution)' 선행 지식 '다항 분포(multinomial distribution)'에 앞서서, '이항분포'에 대해 내용 정리가 필요한 분들은 .. 2022. 1. 16.
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