반응형 데이터사이언스수학7 [데이터사이언스 수학] Eigenvalues와 Eigenvectors: 데이터사이언스에서 꼭 알아야 할 핵심 개념! 📊 Eigenvalues와 Eigenvectors, 도대체 왜 중요할까? 🤔Eigenvalues와 Eigenvectors는 선형대수학에서 굉장히 중요한 개념이에요. 하지만 왜 이 개념이 데이터사이언스에서 중요한지 궁금할 수 있죠? 😅 먼저, 간단히 말하면 Eigenvalue는 행렬이 벡터를 변형할 때 그 벡터의 크기만 변화시키는 "스케일" 요소이고, Eigenvector는 그 변형을 당하는 벡터에요. 다시 말해서, Eigenvector는 변형 후에도 방향은 그대로 유지하면서 크기만 커지거나 줄어들죠! 📏Eigenvector는 어떻게 정의될까? 🤓선형 변환을 할 때, Eigenvector는 특정 방향을 유지하면서 크기만 변경되는 벡터입니다. 예를 들어, 어떤 행렬이 특정 벡터를 변화시킬 때, 그 벡터는.. 2025. 1. 4. [데이터사이언스 수학] 📚 Determinant(행렬식): 행렬의 비밀을 푸는 열쇠! 🔑✨ 안녕하세요! 오늘은 데이터 사이언스와 선형 대수에서 중요한 개념인 Determinant(행렬식)에 대해 알아보겠습니다. 😄Determinant는 행렬의 특성을 나타내는 스칼라 값으로, 다양한 수학적, 물리적 의미를 담고 있습니다. 🧮 1. Determinant란? 🤔Determinant는 행렬이 공간에 미치는 길이(1차원), 면적(2차원), 부피(3차원)의 변화를 나타내는 값입니다.📌 주요 특징Determinant 값 > 0: 면적이나 부피가 양수 방향으로 변형됩니다.Determinant 값 : 면적이나 부피가 음수 방향(반전)으로 변형됩니다.Determinant 값 = 0: 행렬이 역행렬을 가지지 않으며, 공간을 "압축"하여 차원이 줄어듭니다.예시:Determinant가 2라면, 면적(2D) .. 2025. 1. 3. [데이터사이언스 수학] 📚 Matrix와 Tensor: 데이터 사이언스 필수 개념! 🚀 안녕하세요! 😄 오늘은 데이터 사이언스에서 자주 등장하는 두 가지 중요한 개념, Matrix(행렬)와 Tensor(텐서)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 🧮 데이터의 구조를 이해하면 머신러닝과 딥러닝을 더 쉽게 배울 수 있어요! 🧠 1. Matrix(행렬)란? 🤔Matrix(행렬)는 2차원 배열로, 숫자가 행(row)과 열(column)로 배열된 구조를 가지고 있습니다. 📊 데이터를 시각화하거나 계산할 때 자주 사용됩니다.예시로는 이미지 데이터(픽셀 값 배열), 데이터셋(행: 데이터 샘플, 열: 피처)이 있습니다.📌 행렬의 특징2차원 구조: 행(row)과 열(column)로 구성행렬 연산: 덧셈, 곱셈, 전치(transpose) 등이 가능🖥️ Python으로 행렬 만들어보기# Import nu.. 2025. 1. 3. [데이터사이언스 수학] 스칼라와 벡터 개념, 5분 만에 완벽 이해! 🚀 안녕하세요, 데이터 사이언스의 세계로 첫걸음을 내딛으시는 여러분! 😄 오늘은 데이터를 다룰 때 스칼라(Scalar)와 벡터(Vector)라는 개념에 대해 알아보겠습니다. 🧮 1. Scalar란 무엇일까요? 🤔스칼라는 단순히 하나의 숫자를 의미합니다!예시로는 온도(25°C), 속도(60km/h) 같은 값이 있습니다.스칼라는 주로 벡터와 상호작용할 때 사용되며, 이를 스칼라 곱셈이라고 합니다.📌 정리스칼라는 단일 값입니다.방향성이 없고, 크기만 존재합니다.2. Vector란 무엇일까요? 💡벡터는 순서가 있는 값들의 집합입니다. 💼간단히 말하면, 숫자 배열이라고 생각할 수 있어요. 벡터는 행(row) 또는 열(column) 형태로 존재할 수 있답니다.벡터는 서로 더하거나 빼는 등의 다양한 연산이 .. 2025. 1. 3. 이전 1 2 다음 반응형
