[PYCON2017 시리즈] 머신러닝을 위한 기초 수학 살펴보기
01
수학의 필요성
수학의 필요성
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개발과 수학
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머신러닝
02
선형대수학이란?
선형대수학
03
NumPy로 선형대수학 다뤄보기
Numpy란?
벡터(Vector)
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벡터의 연산1
벡터의 연산2
행렬의 연산1
행렬의 연산2
행렬의 연산3
전치
단위 행렬
역행렬
정규화
04
추가 기초 수학 살펴보기
미분 및 그라디언트
편미분
05
선형 회귀 구현해보기
선형 회귀
선형 회귀 구현해보기
06
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벡터(Vector)
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03 NumPy로 선형대수학 다뤄보기
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벡터(Vector)
벡터 공간에서의 원소를 표현한다.
벡터는 각 원소의 데이터 타입이 동일하다
보통 numpy.array로 표현한다.
import numpy as np v = np.array([1, 2, 3]) w = np.array([6, -1, 3]) print(v) print(w)
py
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행벡터와 열벡터
행벡터 (row vector)
열벡터 (column vector)
벡터 표현
v = np.array([1,2,3]) # 튜플!! print(v, v.shape)
py
w = np.array([[1,2,3]]) # 행벡터 (1 * 3) print(w, w.shape)
py
u = np.array([[1],[2],[3]]) # 열벡터(3 * 1) print(u, u.shape)
py
Practice
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Q&A