[PYCON2017 시리즈] 머신러닝을 위한 기초 수학 살펴보기
01
수학의 필요성
수학의 필요성
체험하기
개발과 수학
체험하기
머신러닝
02
선형대수학이란?
선형대수학
03
NumPy로 선형대수학 다뤄보기
Numpy란?
벡터(Vector)
체험하기
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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More LA and Mathematics
벡터(Vector)
배우기
03 NumPy로 선형대수학 다뤄보기
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100%
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
정지
실행 결과를 확인해보세요!
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
실습 내용
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