[ML] Scalar(스칼라), Vector(벡터), Matrix(행렬)

Machine Learning의 기초적이고 이론적인 부분을 위해선 Scalar, Vector, Matrix에 대한 기본적인 이해가 필요하다. 1. Scalar : 방향을 갖지 않는 크기, 즉 값만을 가진다. Matrix의 Dimension(차원)으로 나타내면 1 x 1으로 생각할 수 있다. 2. Vector : 크기에 방향까지 가진 개념을 뜻한다. 좌표평면에서 (1, 2)의 경우 원점을 기준으로 x 축 기준 오른쪽(양)으로 1만큼, y 축 기준 위(양)으로 2만큼의 크기를 갖고 이 경우 1 x 2의 Dimension을 갖는 Matrix로 생각할 수 있다. 3. Matrix : 행렬을 우리가 일반적으로 알고있는 2 x 2 혹은 3 x 3 등과 같이 나타내는 그 행렬을 말한다. : Scalar와 Vector..
기술(Tech, IT)/머신 러닝(Machine Learning) 2023. 2. 4. 04:52
1
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
Total
Today
Yesterday
링크
TAG more
«   2025/01   »
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
글 보관함
반응형