머신러닝
ML 개론 2 · 거리, 벡터와 노름
머신러닝 입문에 필요한 수학을 절댓값과 유클리드 거리부터 차근히 정리합니다. 일차함수의 기울기·절편을 가중치·편향과 연결하고, 벡터의 차원·연산과 L1·L2 노름을 도식과 계산 예제로 살펴봅니다.
자료 수정일 6쪽읽기 약 3분
자료 전체 분량 기준의 예상 읽기 시간이며, 예제 실행과 실습 시간은 별도입니다.
이 자료에서 다루는 내용
- 절댓값과 1·2·3차원 유클리드 거리
- 일차함수의 기울기·절편과 가중치·편향
- 벡터의 성분과 차원
- 벡터 덧셈·뺄셈과 스칼라 곱셈
- L1·L2 노름 비교
이런 분께
머신러닝을 읽기 위해 거리와 벡터의 기초 수학을 복습하려는 학습자
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