AI/ML

(ML) 머신러닝에 필요한 기본 수학 개념

K_Hyul 2023. 3. 28. 14:17
728x90

0. Mathematical principles

- Linear Algebra

 -> Derivation of regression line

 -> SVM

 -> Model regularization

 -> Neural network training

 

 

- Vector Calculus

 -> Span

 -> Vector Norms : vector norms란 벡터의 크기를 측정하는 것이다.

Fig. 1 Frobenius Norm with m X n matrix A

 

머신러닝 에서 overfitting은 좋지 않음 

 

- Probability and Distribution

- Analytic Geometry

 

1. Matrices

- Orthogonal Matrix

- Diagonal Matrix

- Symmetric Matrix

- Matrix Decomposition

 

 

2. Regularize Data

 

3. Represent Data

 

 

 

728x90

'AI > ML' 카테고리의 다른 글

(ML) 환경 구축 with python  (0) 2023.05.02
(ML) Supervised Learning - Linear Regression  (0) 2023.05.01
(ML) Learning의 유형  (0) 2023.03.27
(ML) ML의 기본 개념  (0) 2023.03.27
(ML) Machine Learning?  (0) 2023.03.26