Derek 의 데이터 분석 성장기

매트릭스 벡터의 곱은 매트릭스가 m * n 이라고 하면, 곱하기 위한 원소의 길이는 매트릭스의 칼럼인 n과 길이가 같아야 한다.   Row Interpretation 이란  매트릭스 안에 있는 ROW 의 각 원소에 특정 값 x를 곱한 겂의 합 b1Tx + b2Tx ... bnTx 형식으로 row 별로 값을 반환한다. Pandas 기준으론 Row 데이터에 각 곱을 해준다고 상상하면 된다. 그리고 그 row 값들의 합을 각 행 별로 반환한 것. Column Interpreation 은 반대로, 각 칼럼을 기준으로 곱하면 된다. 이는 Linear Combination과도 같다.    0 * 2 + 2 * 1 + -1 * -1 로 기존 매트릭스 형태에서 칼럼 기준으로 곱을 해주고, 각 칼럼 첫자리에 있는 곱의 ..

1. 벡터의 내적(Inner Product) 이란? 벡터의 내적이란 두 벡터의 각 성분끼리의 곱한 후, 합하는 것을 의미한다. 내적이란 것은 안쪽으로 곱한다는 의미이다.두 벡터 내적 연산을 통해 우리는 두 개의 벡터를 단 하나의 스칼라 값으로 변환시킬 수 있다. 내적은 Inner Product, Dot Product 등으로도 불리운다. 조건은 두 벡터의 길이는 같아야 한다. 그렇다면, 내적을 통해 기대할 수 있는 혹은 얻을 수 있는 효과는 무엇일까? 바로, 두 벡터간의 유사함(=닮음의 정도)을 값으로 나타낼 수 있다. 기하학 혹은 물리학적으로는 방향과 크기를 가진 물리량(힘 = 효율 = 스칼라 값)을 얻을 수 있다. 1장에서 우리는 벡터는 바로 방향성과 크기를 가진 값이라고 배울 수 있었다. 그렇다면, ..

1. 벡터란? 벡터란 정렬된 숫자 목록들을 의미한다. 그러나, 벡터의 특성은 물리적 방향성과 공간을 가지고 있다. 벡터에서 차원이란, 벡터의 크기이자, 원소의 개수이다. n-vector(벡터의 크기) 라고 표시 할 수 있으며, 그 안의 숫자인 원소들은 scalar(스칼라) 라고 부를 수 있다. n-vecotr 의 i번째 원소는 ai 라고도 표현할 수 있다. 또한, 벡터의 특징상 a = [ b, c, d] 라고 있을 때, b = (x + y + z) 로 구성될 수 있는 다차원 특성을 가진다. 그리고, 벡터에서는 0 이 n개 들어있으면 0 vector / 1이 n 개 들어있으면 1 vector 라고 한다. 여기서, Unit vectore는 원소가 1 이고, 나머지는 0으로 구성된 벡터를 의미한다. 그리고, ..