교재링크(광고 아님): https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B6703128448
이번 섹션은 '인공지능을 위한 수학' 교재에서 공부한 내용들과 모두 중복되므로, 키워드와 링크를 통해 정리한다.
행렬, 행렬합, 행렬차, 상수배, 행렬곱
3장 선형대수(9~11절) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학
교재링크(광고 아님): freelec.co.kr/book/인공지능을-위한-수학/ 3-9 행렬의 덧셈과 뺄셈 3-10 행렬의 곱셈 3-11 역행렬 3-9 행렬의 덧셈과 뺄셈 행렬(matrix) : 숫자를 네모 반듯하게(정방일 필요는 없다)
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아다마르 곱(Hadamard product)
아래 링크에 같은 이름으로 내용이 있다.
6장 자연어 처리(7절:단어 벡터에 가중치 주기) - 응용편 - 인공지능을 위한 수학
※ 교재에 없는 말뭉치(corpus)와 문서(document) 등의 설명을 아래 포스트에 따로 담았다. TF-IDF 이모저모 - 말뭉치(corpus), 문서(document), 상용로그... '인공지능의 수학' 교재의 아래 섹션을 공부하다가
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전치 행렬(transposed matrix)
어떤 행렬의 행과 열을 치환한 행렬. 아래 링크에 전치(transpose)에 대해 좀 더 설명해 놓았다.
3장 선형대수(1~3절) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학
교재링크(광고 아님): freelec.co.kr/book/인공지능을-위한-수학/ 3-1 벡터 3-2 덧셈과 뺄셈, 그리고 스칼라배 3-3 유향선분 3-1 벡터 벡터(vector) : '여러개의 데이터를 한 줄에 담아낸 것'이라고 교재에 쓰
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