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.
다변수 함수, 편미분
아래 링크의 '편미분' 파트 확인
2장 미분(3절:상미분과 편미분) - 기본편 - 인공지능을 위한 수학
교재링크(광고 아님): freelec.co.kr/book/인공지능을-위한-수학/ 2-3 상미분과 편미분 상미분(ordinary derivative) : 변수가 하나인 함수의 미분 상미분의 몇가지 공식 예 $$ y = x^r \text{ 일 때 } \frac{dy}..
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다변수 함수 최솟값의 필요조건
아래 링크는 최소제곱법(least squared method)에 관한 공부인데, 본 파트의 내용에 부합하기에 링크를 건다.
최소제곱법(least squares method)이 편미분을 하고 편도함수의 출력을 0으로 놓는 이유
교재 '인공지능을 위한 수학' 응용편의 최소제곱법에 대한 내용을 공부했었다. 아래는 이를 정리한 포스트다. 5장 선형회귀(4절:최소제곱법으로 파라미터 도출하기) - 응용편 - 인공지능을 위한
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※ 마지막에 라그랑주 승수법이 짤막하게 기술되었는데, 차후 공부하도록 하겠다.
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