대학 수업/기계학습 (2) 썸네일형 리스트형 기계학습 2장 Linear Algebra Review(1) - 본 게시물의 내용은 경희대학교 김휘용 교수님의 수업 내용을 참고했습니다. Vector(벡터) -여러 Scalar 값들을 하나로 모아놓은 것 - Column Vector : 열벡터 $$ \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ \vdots \\ x_n \end{bmatrix} $$ - Row Vector : 행벡터 $$ [x_1, x_2, x_3, ..., x_n] $$ Inner Product(내적) - 내적을 하기 위해서는 벡터의 차원이 같아야 한다. - 내적의 결과는 Scalar 값이 나온다. Outer Product(외적) - 외적은 벡터의 차원이 달라도 상관이 없다 - 외적의 결과는 행렬이 나온다 Zero Matrix(영행렬) - 모든 행렬의 값이 0인 행렬 Ident.. 기계학습 1장 ML Intro 본 게시물의 내용은 경희대학교 김휘용 교수님의 수업 내용을 참고했습니다. 1. ML Definitions Black Box 모델 - 내부의 구조는 알 수 없지만, Input이 들어가면 Output을 내보낸다. ML 정의 - Data로부터 내재된 패턴을 학습하는 과정 - 어떤 T(Task)를 경험 E(Training Experience)를 통해 성능 측정 척도인 P(Performance measure)를 올리는 것 2. ML Types (1) Supervised Learning(지도학습) - 특징 벡터(X)와 목표값(Y)가 모두 주어짐 - ex) Regression, Classification (2) Unsupervised Learning(비지도학습) - 특징 벡터(X)만 주어지고, 목표값은 주어지지 않음.. 이전 1 다음
