선형대수 썸네일형 리스트형 구글의 페이지랭크(PageRank) 알고리즘 전체코드 및 결과에 대한 내용은 아래 GitHub 에 PDF 로 올려두었으니 참고해 직접 작성해보면 도움될 듯하다. GitHub주소: github.com/pjh5672/Machine_Learning/blob/master/Mathematics_for_Machine_Learning/PageRank.pdf 선형대수 개념을 바탕으로 구글의 페이지랭크(PageRank) 알고리즘을 구현해볼 수 있다. 만약 위의 그림과 같이 A, B, C, D, E, F 의 6개 사이트만 존재하는 네트워크망이 있고 각 사이트에서 다른 사이트로 이동할 확률 매트릭스 L 를 아래와 같이 결정하면, (1) 고유값 분해를 통한 방법, (2) Power-iteration 방법으로 각 사이트에 대해 중요도가 높은 순으로 가중치.. 더보기 벡터 선형 변환을 통한 이미지 축변환 (대칭/회전) 전체코드 및 결과에 대한 내용은 아래 GitHub 에 PDF 로 올려두었으니 참고해 직접 작성해보면 도움될 듯하다. GitHub주소: github.com/pjh5672/Machine_Learning/blob/master/Mathematics_for_Machine_Learning/Reflecting_Bear.pdf 내용에 앞서, 이 과정은 어느정도 선형대수의 이해가 선행되어야 이해하기 쉽다. 우선 추상적으로 문제를 정의하자면 아래 나타난 그림처럼, x, y의 2차원 평면좌표에 R 이라는 개체가 있고 이것을 노란색 선의 벡터기준으로 대칭이동 해야할 경우가 있다. 어떻게 노란색 선을 기준으로 이동시킬 수 있을까? 직관적으로 이해하기 쉬운 2차원 공간의 경우에는 아마 계산은 조금 번거롭지만 x,.. 더보기 코세라 머신러닝 기초수학 수료 #1 머신러닝의 선수과목인 선형대수를 다시 한번 봐볼까 하던 중에 코세라에서 제공하는 "Mathematics for Machine Learning" 전문과정을 알게되었고, 머신러닝 개념이해에 필수적인 선형대수(Linear Algebra), 다변수 미분(Multivariate Calculus), PCA(Principal Component Analysis) 의 굵직한 세 개 강의 중에 첫번째인 선형대수에 관한 과목을 이수하였다. 이미 선형대수에 대해 대학교와 대학원에서 몇번이고 반복해서 배웠기 때문에, 복습(?)느낌으로 수업을 듣고 문제도 나름 쉽게 풀 수 있었다. 이 강좌에서 배우는 내용은 다음과 같다. 벡터공간의 .. 더보기 1-1. Introduction to Statistical Pattern Recognition 용어정의 Overview of pattern recognition and machine learning Polynomial curve fitting Introduction to curve fitting Error function and selection of weights Overfitting problem 1. 용어정의 통계적 패턴인식 : 관측된 데이터로부터 통계적 기법을 이용하여 중요한 특징이나 속성을 추출하고, 새로운 입력 데이터를 식별할 수 있는 부류로 분류하는 것 전처리(Preprocessing) : 다수의 데이터에서 공통적인 혹은 반복적 특징이나 속성을 추출하는데 사용되는 기법 혹은 과정 Prediction : 향후 발생할 사건에 대해 예측하는 것 (예로, 자동 완성 텍스트, 주식.. 더보기 이전 1 다음
