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머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수
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다른 강의 자료인데, 궁금한 점이 있습니다
m이 row, n이 col일 때
왜 m < n일 때 (feature가 더 많을 때) 솔루션이 더 많은건가요? 변수가 더 많으면 솔루션을 아예 못찾는 것 아닌가요?
답변 2
안녕하세요!!
변수가 식의 개수보다 많으면 부정 방정식과 동치라고 할 수 있습니다.
예를 들어 x+y=3 이라는 방정식을 보시면 변수가 2개이고 식이 1개인데 식을 만족하는 x, y가 무수히 많다고 할 수 있습니다! 즉, "해가 무수히 많다" 입니다.
반대로 변수보다 식이 더 많으면 일반적으로 선형 시스템에서 모든 관계식을 만족하는 해가 없습니다. 따라서 근사해를 구하게 되는 것입니다. (e.g. least square solution)
Span 영역이 커지니 좀 더 확률은 높겠네요