못난명서

아노바 테스트(확통2)와 인공신경망의 왜 사기인지(산업수학)에 대한 생각. 최소제곱해 구할때 왜 SVD를 해서 minimal length인 해를 구하느냐(선대2)와 L1,L2 정규화를 왜하느냐(산업수학)에 대한 생각 코시슈바르츠의 증명과정은 사실 프로젝션의 크기에 대한 관찰인 것(선대2)과 이와 베스트 어프록시메이션의 관계(선대2)에 대한 생각 벡터스페이스가 왜 좋은가. 이너프로덕트스페이스가 왜 좋은가? -> 최소제곱해 구할때 프로젝션으로~ 라는 관점?

수학/선형대수 2023. 12. 17. 00:12

내가 안까먹으려고 올리는 것 function ClickConnect(){ console.log("9분!"); document.querySelector("colab-toolbar-button").click() } setInterval(ClickConnect, 9 * 60 * 1000) // ms 단위

프로그래밍/머신러닝 & 딥러닝 2023. 8. 21. 22:46

LG Aimers의 Module2-Mathematics for ML 2번째 리뷰시간이다. 저번시간 까지는 gradient descent와 SGD, Momentum까지 살펴 보았고 오늘은 convex에 대한 내용, 그리고 PCA에 대해 배웠다.우선 저번시간에 gradient descent가 unconstrained opimization 문제인 것 까지 확인을 했는데, 그러면 이제 x에 제약이 주어져있는 constrained optimizaition 문제는 어떻게 해결해야하나에 대한 내용으로 시작된다. 이 해결방법이 Lagrange multipliers와 깊은 연관이 있었다. (여기서 calculus가...) 원래의 함수에 constrained function에 lagrange multiplier를 각각 곱..

프로그래밍/LG Aimers 2023. 7. 7. 15:11

LG Aimers Chapter1의 Module2인 Mathematics for ML를 듣고있는 중이다. 지금까지 Matrix Decomposition과 gradient descent에 대한 내용을 배웠고 그냥 강의 들으면서 필기했던 내용, 생각나는 것들을 좀 적어보려고한다.처음엔 선형대수에서 배우는 내용들을 쭉 가르쳐주셨다 (Determinant, Trace -> Eigenvalue, vectors -> Cholesky Decomposition -> Eigendecomposiiton, Diagonalization -> SVD) 저번학기 때 선형대수1을 배우면서 Diagonalization까지는 배웠는데 저번학기에 선형대수를 배우면서 좀 아쉬웠던 점중에trace를 거의 배우지 않았다는 점..?이 있었는데..

프로그래밍/LG Aimers 2023. 7. 5. 14:47

LG Aimers 강의를 듣기 시작했다. 1주차는 AI 윤리에 관한 내용이었다. 처음에는 이게 중요한가.. 이걸 왜 배워야되지 싶었는데 강의를 들으니깐 인공지능을 배우기전에는 꼭 한번쯤은 배워야되는 내용이구나 생각했다. 인공지능의 시대가 오면서 인공지능에 관한 어떤 윤리적 문제점들이 나오고, 이런 시대를 살아감에 있어서 좋은 데이터사이언티스트가 되기 위해 어떤 자세를 가져야하는지를 배웠다. 데이터 전처리를 할 때 적합한 통계 테스트를 찾아야한다는 부분에서 확통에 대한 부분이 얼마나 중요한지, 그리고 충분한 EDA 시간을 보내야 한다는 점에서 matplotlib이랑 seaborn 공부도 얼른 다시 해야겠다는 생각을 했다. (저번 대회 때도 EDA가 얼마나 기초적이면서도 꼭해야하는지에 대한 중요성을 크게 느..

프로그래밍/LG Aimers 2023. 7. 5. 11:18

수리연 제주 산업수학 워크숍 1일차 System Identification and Online Learning of LQR. 김연응(서울과학기술대학교) In this talk, two aspects of learning stochastic Linear Quadratic Regulator (LQR) are discussed. Beginning with the exploration of the offline system identification problem, a recent result on the online learning problem is introduced. We first take a Bayesian perspective to identify unknown parameters of linear..

수학/수즐 채널 리뷰 및 각종 글 리뷰 2023. 6. 30. 17:11

안녕하세요? 오늘은 Chapter 4 두 번째 시간입니다. R^d에서의 수열을 정의하고, 이 수열에 대한 개념을 가지고 closed와 closure의 개념을 수열로 은근히 바꿔치기 하는 부분이 재밌더군요.! 뒤에 나오는 complete에 대한 개념도 한번 봐주시는게 좋을 것 같습니다.

수학/해석개론 2023. 2. 28. 22:20

안녕하세요? 우리에게 가장 익숙한 공간인 유클리디안 공간 내에서의 위상 개념들에 대해 배우는 시간이 왔습니다. open ball -> open set -> interior -> closed set -> limit point -> closure -> boundary 이 순서대로 개념들이 어떻게 이어지는지 잘 파악해두시는 것이 좋을 것 같습니다. (boundary는 다음시간에 수열부분과 함께 이어나가겠습니다.) 지금 해석개론에서는 유클리디안 공간 내에서의 위상에 대해 배우기 때문에 이 모든 개념들에 ‘거리’ 가 쓰이는데 실제로 Topology를 배우게 되면 이 모든 개념들을 유클리디안 공간이 아닌 더 보편적인 공간 내에서 다시 배우게 됩니다. 그때는 거리를 쓰지 않고 이 개념들을 다시 정의할 수 있게되죠. ..

수학/해석개론 2023. 2. 28. 21:43