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소개
선형대수
연립 일차 방정식
행렬
연립 일차 방정식의 해
벡터 공간
선형 독립
기저와 계수
선형 매핑
아핀 공간
선형대수 과제 1
해석기하학
놈
내적
길이와 거리
각도와 직교
정규 직교 기저
직교여공간
함수에서의 내적 곱
정사영
회전
더 읽을거리
행렬 분해
행렬식과 대각합
고유값과 고유벡터
숄레스키 분해
고유값 분해와 대각화
특잇값 분해
벡터 미적분학
일차원 미분
Sub-title-2
역전파와 자동 미분
고차원 미분
선형화와 다변수 테일러 급수
더 읽을거리
확률 분포
확률 공간
이산 확률과 연속 확률
Sum 법칙, Product 법칙, 베이즈 정리
요약 통계와 독립
가우시안 분포
켤례류와 지수족
변수 변환과 역변환
더 읽을거리
연속 최적화
경사 하강법을 통한 최적화
제약 최적화와 라그랑주 승수법
볼록 최적화
When Models Meet Data
데이터, 모델, 그리고 학습
경험적 위험 최소화
파라미터 추정
확률적 모델링 및 추론
방향 그래프 모델
When Models Meet Data 과제
모델 선택
선형 회귀
문제 공식화
매개 변수 추정
베이지안 선형 회귀
정사영에 따른 최대우도
더 읽을거리
선형회귀 과제
PCA 과제
차원축소-PCA
문제 정의
분산 최대의 관점에서의 PCA
투영 관점에서의 PCA
PCA의 저차원 근사
고차원에서의 PCA
실제 PCA의 주요 과정
잠재 변수 관점에서의 PCA
더 읽을 거리
Density Estimation with Gaussian Mixture Models
11-1
11-2
Classification with Support Vector Machines
12-1
12-2
See on GitHub
차원축소-PCA
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Chapter 8 : Further Reading
Edited by / 박상은 (CheezEun)
장성준 (junnei)
목차
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실제 PCA의 주요 과정
잠재 변수 관점에서의 PCA
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