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선형대수학- 스칼라, 벡터, 매트릭스 기초의 의해

본 포스트는 Khan Academy, 인공지능을 위한 선형대수를 기본으로 만들어졌습니다. 저또한 배우는 입장에서 공부하며 쓴 글이기 때문에 댓글 달아주시고 서로 이해하도록 하면 좋겠습니다. §스칼라, 벡터, 매트릭스 의 이해 스칼라(Scalar)는 하나의 숫자를 의미하며 소문자로 표기합니다. e.g. 1,2,3,4,7,... 벡터(Vector)는 순서가 있는 array(배열)을 의미하며 소문자 볼드체로 표기합니다. 순서가 정해져 있지 않은 array를 Set이라 합니다. e.g. 벡터는 row vector (nx1) = a horizontal vector과 column vector (1xn)= a vertical vector 가 있습니다. 기본적으로 vector 을 나타낼 때는 column vector을..

취준일기 2020.03.20

[통계학] 하버드 Statistics 110 Probability and Counting (with edwith )

해당 게시글은 edwith 에 등록된 하버드 대학 Joe Blitzstein 교수님의 statistics 110 강의를 듣고 정리한 내용입니다. [Statistics 110] 1. 확률과 셈 원리 (Probability and counting) -1 확률론은 양자학, 물리학, 유전학 뿐만 아니라 역사학, 인문학, 사회과학, 정치, 금융에서 활용되고 있습니다. 도박이나 게임은 페르마와 파스칼의 서신을 통해 통계에서 이미 여러 번 연구된 주제임을 알 수 있습니다. 수학이 확실성에 대한 학문이라면 확률은 불확실성에 대한 학문으로 이를 수치화(계량화)하는 것을 가능하게 해줍니다. 1. 표본 공간 (a sample space)과 사건 ( an event) 확률에 대해 설명할 때 표본공간과 사건에 대한 이해가 필요..

취준일기 2020.03.10