머신러닝/개념익히기36 머신러닝에 필요한 수학 기본 - 합 / 곱 / 미분 1. 합의 기호 : Σ (시그마 , 썸(sum))이라고 부름 - 오른쪽 k²에 대해서, n을 a부터 1씩 늘려 b가 될 때까지 변화시키고 모두 더한다는 의미를 갖고 있음. - 스칼라 x k의 함수인 경우에는 스칼라를 합의 기호 밖에 낼 수 있음. - 다항식으로 작용되는 경우 합의 기호를 각 항으로 나눌 수 있음.. 4-6 행렬과 성분의 표기 적어서 넣기 2. 곱의 기호 : Π, 프로덕트 (product......ㅎ), 곱이라고 부름. - f(n)의 n을 a에서 1씩 증가시켜 b가 될 때까지 변화시키고 모든 f(n)을 곱한다. 3. 미분 : 함수의 기울기를 도출하는 방법 ( 머신러닝은 결국 함수에서 최소나 최대인 입력을 찾는 문제(최적화문제...!)이기 때문에 미분 이해합시다) - 미분을 쉽게 구할 수 있.. 2023. 5. 15. 벡터와 연산 1.. 벡터란............................................................................... 몇 가지 숫자를 나란히 나타낸것... 크기와 방향을 가지고 있는..... 벡터를 표시할때는 소문자 볼드체로 함 a, b 요렇게 되어있으면 벡터! - 세로 벡터 : 세로로 놓은 것 - 가로 백터 : 가로로 놓은 것. 옆으로 숫자 늘어놓은 것 리스트처럼 - 요소 : 벡터를 하나하나 구성하는 숫자 - 스칼라 : 일반적인 숫자의 묶음(집합), 소문자 이태릭체로 표시 a,b 요렇게! - 전치 Transposition: T 라고 벡터 오른쪽 위에 적는것. 세로 벡터 > 가로 벡터로 / 가로벡터 > 세로 벡터로 변환한다는 의미 2. 파이썬으로 벡터 정의하기 - i.. 2023. 5. 10. 3차원 그래프 그리기 1. 이변수 함수 그리기. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #함수 f3을 정의 def f3(x0, x1): r = 2* x0**2 + x1**2 ans = r*np.exp(-r) return ans #x0, x1에서 각각 f3을 계산 xn = 9#구간이 더 촘촘해질수록 부드러운 모양의 그래프가 나옴 x0 = np.linspace(-2,2, xn)#x0의 범위 x1 = np.linspace(-2,2, xn)#x1의 범위 y = np.zeros((len(x0), len(x1)))#결산결과를 저장할 변수 초기화 for i0 in range(xn): for i1 in range(xn.. 2023. 5. 9. 3차 함수 그래프 그리기 - f(x) = (x-2)x(x+2) 그래프 그려보기 1. 일단 함수 f(x) 를 정의해봄 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 3차함수 그리기 def f(x): return (x-2) * x * (x+2) 그리고 매개변수 값을 주고 그에 대한 값을 바로 array를 써서 행렬, 벡터로 만들어주기. ▼ 리스트 그대로 쓰면 리스트 하나가 통째로 들어가서 안되고. 배열로 만들어줘야함. ▼ 벡터, 행렬은 하나씩 요소가 실행되는 성질이 있기 때문에 하나씩 값을 넣어줌. print(f(np.array([1,2,3]))) ▼ 그래서 이렇게 그래프를 그려봐도됨 ▼ 인수가 x축값(a), 출력값이 y축값(b) a = np.arange(-10,11) b = f(a).. 2023. 5. 9. 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음
