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2016. 7. 30 연구노트

2016.08.03 14:15

이영무 조회 수:456

2016년 7월 30일 모임

 

1. 오늘부터 2주동안 선형대수학 진행합니다.

    2주동안 선형대수를 진행한 후에 본격적으로 PRML책으로 머신러닝을 진행합니다.

    교재 : Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop

 

2. Linear Algebra

    RANK : linearly independent 한 vector의 수(true size of matrix)

    RANK의 성질

    - RANK(A) = RANK(AT)

    - RANK(A) <= MIN(m, n) (if, A is m*n matrix)

    - if B is any next(?) matrix,

                RANK(A,B) <= MIN(RANK(A), RANK(B))

 

    subsapce

    - vector space( Rn )에 포함

    - linear 성질을 가짐(subspace의 모든 벡터는 영벡터를 지나야한다)

    - subspace : column space

                         row space

                         null space

                         

    orthogonality - vTw = 0 for all v in V and w in W

                           - projection을 위해 설명(rowspace orthogonal to orthogonal)

    projection (subspace를 지나지 않는 벡터를 근사하기 위함)