선형 대수

1. 벡터

• 데이터 샘플을 특징 벡터로(feature vector) 표현

예) Iris 데이터에서 꽃받침의 길이, 꽃받침의 너비, 꽃잎의 길이, 꽃잎의 너비라는 4개의 특징이 각각 5.1, 3.5, 1.4, 0.2인 샘플

• 여러 개의 특징 벡터를 첨자로 구분

2. 행렬

• 여러 개의 벡터를 하나로 표현하는 선형대수적 방법

예) Iris 데이터에 있는 샘플을 행렬 X로 표현할 수 있음

• 행렬 A의 전치(Transpose)행렬 ( A^t ) Iris의 행렬을 전치행렬 표기에 따라 표현하면,

Q. 왜 행렬을 사용하나? • 행렬을 이용하면 Deep Learning에서의 수학을 간결하게 표현할 수 있음 예) 다항식의 행렬 표현

3. 텐서

• 3차원 이상의 구조를 가진 숫자 배열

예) 3차원 구조의 RGB 컬러 영상