일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 사이킷런
- 데이터 분석
- pandas
- Deep Learning
- Series
- paper
- Jacobian Matrix
- 논문
- neural network
- 유니티
- unity
- 모두를 위한 RL
- ML-Agent
- 김성훈 교수님
- Python Programming
- reinforcement learning
- David Silver
- Hessian Matrix
- 강화학습
- 판다스
- convex optimization
- 리스트
- optimization
- machine learning
- Laplacian
- Linear algebra
- rl
- 딥러닝
- statistics
- list
목록Mathmatics (9)
RL Researcher
베이즈 정리는 데이터라는 조건이 주어졌을 때의 조건부 확률을 구하는 공식이다. 베이즈 정리를 쓰면 데이터가 주어지기 전의 사전확률값이 데이터가 주어지면서 어떻게 변하는지 계산할 수 있다. 따라서 데이터가 주어지기 전에 이미 어느 정도 확률값을 예측하고 있을 때 이를 새로 수집한 데이터와 합쳐서 최종 결과에 반영할 수 있다. 데이터의 개수가 부족한 경우 유용하게 사용된다. 데이터를 매일 추가적으로 얻는 상황에서도 매일 전체 데이터를 대상으로 새로 분석작업을 할 필요 없이 어제 분석결과에 오늘 들어온 데이터를 합쳐서 업데이트만 하면 되므로 유용하게 활용이 가능하다. 베이즈 정리 공식 조건부 활률을 구하는 베이즈 정리의 공식은 다음과 같다. $$P(A \mid B)=\frac{P(B \mid A)P(A)}{P..
Eigen Value, Eigen Vactor란? 고유값(eigenvalue), 고유벡터(eigenvector)에 대한 수학정 정의는 다음과 같다. 행렬 A를 선형변환(Linear transform)으로 봤을 때, 선형변환 A에 의한 변환 결과가 자기 자신의 상수배가 되는 0이 아닌 벡터 를 고유벡터(eigenvactor)라고 하고, 이 상수배 값을 고유값(eigenvalue)라고 한다. 고유값(eigenvalue), 고유벡터(eigenvector)는 $n \times x$ 정방행렬에 대해서만 정의된다. A에 대해 $Av = \lambda v$를 만족하는 0이 아닌 열벡터 v를 고유벡터, 상수 $\lambda$를 고유값이라고 정의한다. $Av = \lambda v$ -- (1) $\begin{pmatri..
1. 데이터의 유형 선형대수에서 다루는 데이터는 개수나 형태에 따라 크게 스칼라(scalar), 벡터(vector), 행렬(matrix), 텐서 (tensor) 유형으로 나뉩니다. 스칼라(Scalar) : 숫자 하나로 이루어진 데이터 벡터(Vector) : 여러 숫자로 이루어진 데이터 레코드(data record) 행렬(Matrix) : 데이터 레코드가 여럿인 데이터 집합 텐서(Tensor) : 같은 크기의 행렬이 여러 개 있는 것 Scalar 예를 들어 어떤 붓꽃 한 송이의 꽃잎 길이를 측정하면 숫자가 하나 나올 것입니다. 이 데이터는 스칼라입니다. 스칼라는 보통 와 같이 알파벳 소문자로 표기하며 실수 (real number)인 숫자 중의 하나이므로 실수 집합 의 원소라는 의미에서 다음처럼 표기합니다...
1. Sequence 수열(Sequence)은 $N$개의 숫자 또는 변수가 순서대로 나열된 것입니다. 수열의 예를 들어보겠습니다. $$1,2,3,4$$ $$x_{1},x_{2},x_{3},x_{4},x_{5},x_{6}$$ 문자에 붙은 아래 첨자는 인덱스(index)라고 부릅니다. 수열이 아주 길거나 수열의 길이가 숫자가 아닌 문자인 경우에는 ...(dots) 기호를 사용하여 다음처럼 가운데 부분을 생략할 수 있습니다. $$x_{1},x_{2},...,x_{N}$$ 2. Set 순서가 중요하지 않은 숫자들은 집합(Set)로 표시합니다. $${1,2,3,4}$$ $${x_{1},x_{2},x_{3},x_{4},x_{5},x_{6}}$$ 집합에서도 원소가 많으면 가운데를 생략할 수 있습니다. $${x_{1}..