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AI 공부100

[데이터 사이언스 수학] 기하 평균(Geometric Mean): 데이터 분석의 숨겨진 비밀을 파헤쳐보자! 💡 기하 평균은 금융, 생물학, 데이터 과학에서 중요한 역할을 하는 평균입니다. 데이터 분석에서 중요한 비율과 패턴을 정확하게 측정할 수 있는 도구입니다. 이 포스팅에서는 기하 평균의 계산 방법, 사용 시기, 그리고 왜 유용한지를 간단하게 설명하겠습니다. 😊  기하 평균이란? 🤔기하 평균은 데이터의 곱셈적 관계를 다룰 때 사용하는 평균입니다. 특히 복리 성장이나 비율 변화를 계산할 때 적합하며, 전체 값들의 균형적인 증가율을 반영합니다. 주로 금융에서 여러 해의 투자 수익률이나 생물학에서 인구 성장률을 계산할 때 사용됩니다. 단순 평균이 각 값의 합을 기준으로 하는 반면, 기하 평균은 곱셈을 기준으로 하여 데이터 간의 상호작용을 반영합니다.기하 평균 계산 방법 🧮기하 평균을 계산하는 가장 간단한 방법은.. 2024. 11. 7.
[데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 3: 행렬 연산과 특성들 🧠🚀 마지막 파트에서는 행렬 연산과 그 특성들에 대해 알아볼 거예요! 이제 조금 더 깊게 들어가 볼게요! 😊2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 2: 벡터 공간과 행렬! 🧩   1. 행렬 곱셈(Matrix Multiplication) ✖️행렬은 다른 행렬과 곱셈을 할 수 있어요. 이를 통해 데이터를 변환하거나 새로운 정보를 얻을 수 있어요.예: [3x2] 행렬과 [2x3] 행렬을 곱하면.. 2024. 11. 6.
[데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 2: 벡터 공간과 행렬! 🧩 두 번째 파트에서는 벡터 공간과 행렬에 대해 알아볼 거예요! 이번 내용도 쉽고 재미있게 설명해 드릴게요! 😊 2024.11.05 - [AI/Math 데이터사이언스 수학] - [데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨ 1. 벡터 공간(Vector Space) 🛠️벡터 공간은 벡터들의 모임이에요. 이 벡터들은 서로 더할 수도 있고, 숫자(스칼라)와 곱할 수도 있어요. 벡터 공간은 데이터를 표현하는 데 아주 중요한 역할을 해요!Null Space (Kernel): 어떤 행렬 A가 있을 때, 그 행렬과 곱해서 0이 되는 벡터들의 모임이에요.예: A * x = 0이 되는 x를 찾는 것이에요!2. 행렬(Matrix)이란?.. 2024. 11. 6.
[데이터사이언스 수학] 데이터 사이언티스트가 알아야하는 Linear Algebra(선형대수) Part 1: 벡터와 벡터 연산! 🏹✨ 안녕하세요! 😊 이번에는 데이터 과학과 기계 학습에서 중요한 리니어 알지브라(선형대수) 개념을 설명해 드릴게요. 오늘 다룰 첫 번째 파트는 벡터와 벡터 연산이에요! 어렵지 않으니 차근차근 함께 보아요! 🤓  1. 벡터란 무엇인가요? 🏹벡터(Vector)는 선형대수의 기본 요소 중 하나예요! 쉽게 말해 벡터는 숫자들의 리스트 또는 화살표라고 생각하면 돼요.예를 들어 [3, 4]는 2차원 벡터예요! 📊벡터는*크기(길이)와 방향을 가졌다는 특징이 있어요. 이 크기와 방향 덕분에 벡터는 공간에서 위치를 나타내거나 데이터를 표현하는 데 쓰여요! 🌍2. 단위 벡터(Unit Vector) ✨단위 벡터는 크기(길이)가 1인 벡터예요. 주로 벡터의 방향만 나타내고 싶을 때 사용해요.3. 벡터 연산 ➕✖️벡터는 .. 2024. 11. 6.
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