또르르's 개발 Story

05-1에서는 머신러닝의 가장 기본이 되는 벡터와 행렬을 정리해보겠습니다. 작성하면서 Python의 numpy에서 어떤 함수로 사용되는지를 함께 정리하겠습니다. (강의 내용 정리...) 1️⃣ 벡터(Vector) 벡터(vector)는 숫자를 원소로 가지는 리스트(list) 또는 배열(array)라고 말할 수 있습니다. 또한, vector는 세로형태의 열 벡터와 가로형태의 행 벡터로 나눌 수 있습니다. 수학적인 벡터의 정의는 공간에서 한 점을 나타내며, 원점으로부터 상대적인 위치를 표현한 것을 말합니다. 아래 그림과 같이 X는 1차원, 2차원, 3차원에서 하나의 점이며, 원점으로부터 방향이 있습니다. 1) 벡터의 덧셈 두 벡터의 덧셈은 다른 벡터로부터 상대적 위치 이동을 표현합니다. 즉, 아래의 그림처럼 ..

Python에서 머신러닝, 딥러닝을 수행하기 위해서 행렬 연산, 매트릭스 연산이 필수적입니다. numpy는 파이썬의 이학/공학 계산용 패키지를 제공해주며, Matrix와 Vector연산에서 사실상의 표준 라이브러리입니다. numpy의 특징은 dynamic typing을 사용하지 않기 때문에 - python의 List에 비해 빠르고 메모리도 효율적이고, - 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원하며 - 선형대수와 관련된 다양한 기능을 지원 합니다. 이 부분에 대해서는 아래에서 자세하게 설명하겠습니다. 또한, numpy를 사용하기 위해서는 conda에서 numpy를 install 해주어야 합니다. conda install numpy numpy를 설치했다면 jupyter notebook이나 pycharm..