들어가기 전! 데이터 분석시 자주 쓰이는 간단한 수학 표기를 알아봅시다. 표기법 의미 $$I_n$$ n*n 차원 항등행렬 $$\mathbb{R}^n$$ n차원 실수 벡터 집합 $$A^T$$ 행렬 A의 전치 $$A^{-1}$$ 행렬 A의 역행렬 $$tr(A)$$ 행렬 A의 대각성분 합 $$\frac{\partial f}{\partial x}$$ 함수 f의 x에 대한 미분 $$\frac{\partial f}{\partial x_i}$$ 다차원 입력 함수 f의 xi에 대한 편미분 $$\bigtriangledown f$$ 함수 f의 기울기 $$P(X)$$ 조건 X가 일어날 확률 $$P(X|Y)$$ Y가 참일 때 X가 일어날 조건부 확률 1. 기계학습(Machine Learning)의 종류 (1-1) 지도 학습(..
[데이터마이닝] 데이터 분석 기초 이론
들어가기 전! 데이터 분석시 자주 쓰이는 간단한 수학 표기를 알아봅시다. 표기법 의미 $$I_n$$ n*n 차원 항등행렬 $$\mathbb{R}^n$$ n차원 실수 벡터 집합 $$A^T$$ 행렬 A의 전치 $$A^{-1}$$ 행렬 A의 역행렬 $$tr(A)$$ 행렬 A의 대각성분 합 $$\frac{\partial f}{\partial x}$$ 함수 f의 x에 대한 미분 $$\frac{\partial f}{\partial x_i}$$ 다차원 입력 함수 f의 xi에 대한 편미분 $$\bigtriangledown f$$ 함수 f의 기울기 $$P(X)$$ 조건 X가 일어날 확률 $$P(X|Y)$$ Y가 참일 때 X가 일어날 조건부 확률 1. 기계학습(Machine Learning)의 종류 (1-1) 지도 학습(..
2023.10.12
