1. 선형변환으로 생각하는 행렬 행렬은 벡터공간에서 두 데이터 사이 연결관계를 나타내는 연산자로 생각할 수도 있다. (선형변환) 벡터 $x$에 행렬 $A$를 곱하여 다른 차원의 벡터 $z$로 변환시킴 기계학습의 선형모델들은 위와 같은 선형변환 행렬곱을 이용해서 데이터 $x$의 패턴($z$)을 추출하거나 압축시킨다. 행렬 A의 연산을 거꾸로 되돌리는 행렬이 A의 역행렬 $A$의 역행렬은 $A$의 행과 열의 숫자가 같고 $A$의 행렬식이 0이 아니어야 존재한다 2. np.linalg.inv() numpy의 np.linalg.inv()는 역행렬이 존재하는 행렬의 역행렬을 구해준다 컴퓨터 연산 오차로 인해 자기 자신과 역행렬을 곱해보면 정확히 항등행렬이 나오진 않고 비슷한 값으로 나온다 X와 np.linalg...
1. quantile transformation의 이론적인 설명 주어진 데이터 $x _{1},x _{2} ,...,x _{n}$의 분포를 그려보니 다루기 힘들거나 마음에 안들어서 분포를 변환할 필요가 있다고 합시다. 주어진 데이터 $x _{1},x _{2} ,...,x _{n}$의 분포를 나타내는 누적확률분포함수 $F(x)$를 먼저 구해봅시다. 그런데 관측된 값으로는 이것을 구할 수 없으니 경험적 분포함수로 누적확률분포함수를 추정합니다. 주어진 데이터 $x _{i}$에 대하여 $F(X) \approx F(x _{i} )$로 추정했다고 합시다. 분포함수에 관한 theorem 1에서 "$X$의 누적확률분포함수가 $F(x)$라면 확률변수 $Y=F(X)$는 $U(0,1)$을 따른다”라고 했습니다. 이것이 무슨 ..
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