선형대수 28
- 8.3 SVD의 응용
- 8.2 SVD의 기하학적 의미
- 8.1 특이값 분해 (SVD) 정의
- 7.3 최소제곱법 (Least Squares)
- 7.2 그람-슈미트 과정
- 7.1 직교 벡터와 직교 행렬
- 6.4 고유값의 기하학적 의미
- 6.3 대각화 (Diagonalization)
- 6.2 특성방정식
- 6.1 고유값과 고유벡터란?
- 5.4 영공간과 열공간
- 5.3 차원 (Dimension)
- 5.2 선형 독립과 기저
- 5.1 부분공간과 생성 (Subspace & Span)
- 4.4 변환의 합성
- 4.3 3D 선형변환
- 4.2 2D 선형변환
- 4.1 선형변환이란?
- 3.3 역행렬과 행렬식
- 3.2 행렬 연산
- 3.1 행렬이란?
- 2.3 외적 (Cross Product)
- 2.2 벡터 사영 (Vector Projection)
- 2.1 내적 (Dot Product)
- 1.4 벡터의 크기와 단위벡터
- 1.3 스칼라 곱 (Scalar Multiplication)
- 1.2 벡터의 덧셈과 뺄셈
- 1.1 벡터란 무엇인가