Archives
- 28 Jan 8.3 SVD 응용 - 이미지 압축, 추천 시스템, PCA
- 28 Jan SVD Applications - Image Compression, Recommender Systems, and PCA
- 27 Jan 8.2 SVD의 기하학적 의미 - 직관적으로 이해하기
- 27 Jan SVD Geometric Interpretation - Visualizing Singular Value Decomposition
- 26 Jan 8.1 특이값 분해(SVD)란? 정의와 계산 방법
- 26 Jan Singular Value Decomposition (SVD) - Definition and Computation
- 25 Jan 7.3 최소제곱법(Least Squares) - 원리와 공식 유도
- 25 Jan Least Squares Method - Formula and Step-by-Step Solution
- 24 Jan 7.2 그람슈미트 과정(Gram-Schmidt) - 직교화 방법
- 24 Jan Gram-Schmidt Process - Orthogonalization Step by Step
- 23 Jan 7.1 직교벡터와 직교행렬 - 직교성의 개념과 성질
- 23 Jan Orthogonal Vectors and Orthogonal Matrices - Properties and Examples
- 22 Jan 6.4 고유값과 고유벡터의 기하학적 의미
- 22 Jan Geometric Meaning of Eigenvalues and Eigenvectors Visualized
- 21 Jan 6.3 행렬 대각화(Diagonalization) - 대각화 조건과 방법
- 21 Jan Matrix Diagonalization - How to Diagonalize a Matrix
- 20 Jan 6.2 특성방정식으로 고유값 구하기
- 20 Jan Characteristic Equation - How to Find Eigenvalues Step by Step
- 19 Jan 6.1 고유값과 고유벡터란? 개념과 의미 완벽 정리
- 19 Jan Eigenvalues and Eigenvectors - Definition and How to Find Them
- 18 Jan 5.4 영공간(Null Space)과 열공간(Column Space) 구하기
- 18 Jan Null Space and Column Space - How to Find Them
- 17 Jan 5.3 벡터공간의 차원(Dimension) - 기저와 차원의 관계
- 17 Jan Dimension of a Vector Space - Basis and Dimension Explained
- 16 Jan 5.2 일차독립과 기저(Basis) - 선형독립 판별법
- 16 Jan Linear Independence and Basis - How to Determine If Vectors Are Independent
- 15 Jan 5.1 부분공간과 생성(Span) - 벡터공간의 기초
- 15 Jan Subspace and Span in Linear Algebra - Definition and Examples
- 14 Jan 4.4 합성변환 - 선형변환의 합성과 행렬 곱
- 14 Jan Composition of Linear Transformations and Matrix Multiplication
- 13 Jan 4.3 3D 선형변환 - 3차원 회전행렬과 스케일링
- 13 Jan 3D Linear Transformations - Rotation Matrices and Scaling
- 12 Jan 4.2 2D 선형변환 - 회전, 반사, 전단 변환
- 12 Jan 2D Linear Transformations - Rotation, Reflection, and Shear
- 11 Jan 4.1 선형변환이란? 정의와 예시로 이해하기
- 11 Jan What Is a Linear Transformation? Definition and Examples
- 10 Jan 3.3 역행렬 구하기와 행렬식(Determinant) 계산법
- 10 Jan Inverse Matrix and Determinant - How to Find Them
- 09 Jan 3.2 행렬 연산 - 행렬 덧셈과 곱셈 방법
- 09 Jan Matrix Operations - Matrix Addition and Multiplication Explained
- 08 Jan 3.1 행렬이란? 행렬의 개념과 종류
- 08 Jan What Is a Matrix? Introduction to Matrices in Linear Algebra
- 07 Jan 2.3 외적(Cross Product) 공식과 기하학적 의미
- 07 Jan Cross Product Formula and Geometric Interpretation
- 06 Jan 2.2 정사영이란? 벡터 정사영 공식과 원리
- 06 Jan Vector Projection Formula - How to Project One Vector onto Another
- 05 Jan 2.1 내적(Dot Product) 공식과 의미 - 벡터 내적 완벽 정리
- 05 Jan Dot Product Formula and Geometric Meaning Explained
- 04 Jan 1.4 벡터 크기 구하기와 단위벡터
- 04 Jan Vector Magnitude and Unit Vector - How to Find Them
- 03 Jan 1.3 스칼라곱이란? 벡터의 스칼라 곱셈 이해하기
- 03 Jan Scalar Multiplication of Vectors - Definition and Properties
- 02 Jan 1.2 벡터 덧셈과 뺄셈 - 벡터 연산 방법
- 02 Jan Vector Addition and Subtraction - How to Add Vectors
- 01 Jan 1.1 벡터란 무엇인가 - 벡터 개념 쉽게 이해하기
- 01 Jan What Is a Vector? Definition and Examples in Linear Algebra
- 24 Nov 2024 NH투자증권 빅데이터 경진대회 후기
- 28 Oct adsp 오답노트
- 23 Oct Growth Marketing(그로스마케팅)
- 17 Oct 스타벅스입지전략(3) - 전처리
- 16 Oct 스타벅스입지전략(2) - 공공 데이터 수집
- 15 Oct 스타벅스 입지 전략(1) - 스타벅스 위치 데이터 수집
- 08 Oct 확률이론
- 08 Oct 확률변수
- 08 Oct 조건부확률
- 08 Oct Random Variables
- 08 Oct Probability Theory: Axioms and Set Operations
- 08 Oct Conditional Probability
- 08 Oct 1912연속합파이썬