데이터사이언스 시작
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ML & DL/개념정리
Chapter 01. 데이터사이언스란? DataScience: 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하는데 통계학, 데이터분석, 기계학습과 연관된 방법론을 통합하는 개념 선형대수학 벡터 : 숫자의 나열. 숫자들의 묶음. x = (1, 2, 3) x = (1, 2, 3) , y = (4, 3, 1) 벡터의 연산 : x + y = (5, 5, 4) // 3 * x = (3, 6, 9) 벡터의 특징 : 원소값, 방향(상대적인 위치) 벡터의 차원 : 원소의 개수 벡터의 크기(norm) : 벡터의 모든 원소를 제곱하고 다 더한 뒤, 루트를 씌워준 값. → 원점과의 거리. (L2 norm) 벡터 공간(Vector Space) : 벡터가 정의되는 집합. 연산, 차원, 기저(basis)(=축), ... 통계 기술통계..