Linear Algebra (선형대수학)/Ch 3. Least Square3 3.4 Gram-Schmidt Orthogonalization & QR Factorization 이 글은 Edwith로 부터 제공되는 주재걸 교수님의 "인공지능을 위한 선형대수" 강의를 듣고 요약하였으며, 개인 공부를 위해 부족한 부분을 위해 필요한 개념들을 추가하여 작성하였습니다. 이번 절(3.4)에서는 "그람-슈미트 직교화(Gram-Schmidt Orthogonalization)", "OrthonormalQR분해(QR Factorization)"의 정의 및 개념을 알아보고, 예제를 직접 풀어면서 이해를 돕고자 한다. 그람-슈미트 직교화(Gram-Schmidt Orthogonalization) QR분해(QR Factorization) 이번에는 임의의 행렬을 직교기저(Orthogonal basis)를 가지는 행렬로 변환하는 그람-슈미트 직교화에 대해 배워보겠습니다. Gram-Schmidt Ortho.. 2019. 11. 24. 3.3 Orthogonal Projection Ⅰ& II 이 글은 Edwith로 부터 제공되는 주재걸 교수님의 "인공지능을 위한 선형대수" 강의를 듣고 요약하였으며, 개인 공부를 위해 부족한 부분을 위해 필요한 개념들을 추가하여 작성하였습니다. Orthogonal Projection 관점에서 Least Squares Problem을 접근해보자. 이를 위해 선형대수에서 중요한 개념인 Orthogonal Projection을 아래의 주요 개념들과 함께 이해해보자. Orthogonality Orthonormality Orthogonal Basis (직교 기저) Orthonormal Basis (정규 직교 기저) Orthogonal Projection 이번 절(3.3)에서는 "Orthogonal", "Orthonormal" , "Orthogonal Basic", "O.. 2019. 11. 23. 3.2 Normal Equation 이 글은 Edwith로 부터 제공되는 주재걸 교수님의 "인공지능을 위한 선형대수" 강의를 듣고 요약하였으며, 개인 공부를 위해 부족한 부분을 위해 필요한 개념들을 추가하여 작성하였습니다. 이번 절(3.2)에서는 "Least Squares Problem" / "Normal Equation" 정의 및 개념을 알아보고, 예제를 직접 풀어면서 이해를 돕고자 한다. 앞 절(3.1) 다룬 내용을 가볍게 살펴보고, Over-Determined System인 경우 해를 어떻게 찾을것인지, 더 나아가 "Normal Equation(정규 방정식)"이 무엇인지 살펴보자. Back to Over-Determined System Life-Span을 예측하기 위해 최적의 가중치(해)를 찾는 것이 목표이다. 우선 위 테이블에서는 .. 2019. 11. 23. 이전 1 다음
