[Math] Mathematics for Machine Learning 2. Linear Algebra

근래에 정말이지 수학 공부의 필요성을 느껴서 MML 이라는 머신러닝 수학의 바이블 같은 책으로 공부를 시작했는데...

일단 영어고(!), 용어가 너무 많고(!), 내용도 어려워서 아주 애를 먹고 있다. 어찌저찌 이해했다고 생각했는데 연습문제를 보니까 또 이야~ 모르겠고 난리다... 답안지를 봐도 이해가 어려운 부분이 많아서 꼼꼼하게 가이드 따라 두세번 풀어봐야 이해가 되지 싶다. 근데 너무 어렵다 ㅎㅋ... 

선형대수 강의를 수강했었는데도 내가 들었던 선형대수 강의의 범위보다 더 넓은 듯 하다. 아무튼 아래 링크는 참고한 사이트 등. 한국어 번역 해주신 준별님 정말 감사합니다... 비교하며 보고 있습니다...

• 교재 - pdf 무료 공개(https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf)
• 고려대학교 강의노트(https://savanna.korea.ac.kr/wp/?page_id=659)
• 2.4.2까지 정리해주신 코딩하는 수학쌤 님의 브런치 매거진(https://brunch.co.kr/magazine/math4ai)
• ilmoi님의 개인 스터디 기록(https://github.com/ilmoi/MML-Book)
• junstar님의 MML Study Note(한글 번역)(https://junstar92.github.io/mml-study-note/)

 

여기서부터는 손으로 쓰면서 정리한 내용을 백업한다. 중간에 모르겠는 부분은 정직하게 모르겠다고 쓰여있고, 틀린 부분이 있을 수 있으므로 주의 ㅎ...

2.1 Systems of Linear Equation

2.2 Matrices - 기본 내용 생략

2.3 Solving System of Linear Equations

2.4 Vector Spaces

2.5 Linear Independence

2.6 Rank and Basis

2.7 Linear Mapping

2.8 Affine Space