머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수

안녕하세요 강사님. ‘행렬식의 풀이’ 강의에서 마지막에 ‘Ａ가 ｎｘｎ으로 정방행렬일 때 아래 명제는 서로 동치다’ 부분에서 행렬 A는 coe

안녕하십니까 강사님. 최소제곱해 강의 중에서 정방행렬을 만들기 위해 rank가 n이라면 A의 transpose를 통해 역행렬을 만들어준다고

행렬변환 강의 두번째 페이지 중간답이( 1 -1 ) 아닌가요?

그람슈미츠 프로세스 증명 시 u1 v1을 같다고 하고 시작하셨는데요. orthonamal vector는 크기가 1인데 기존의 벡터가 크기가 1이라는 보장이 없잖아요? 근데 어떻게 저런 가정이 갑자기 되는지 잘 모르겠습니다 ㅠ

안녕하세요 선생님 선형대수를 공부하다가 질문이 있어서 물어봅니다 선생님의 선형대수를 보다가 더 선형대수를 공부하고 싶어서 추가적으로 궁금한점이 있어서 물어봅니다차원과 랭크의 차이점 - 교과서나 인터넷에서

part3 벡터공간 중에서 첫번째 영상 보면w가 v의 부분공간인지 예시를 들어주셨는데(참고로 v는 x, y 좌표 평면이고, w는 그 중 1, 4 분면입니다)w가 벡터공간이 아닌 이유는스칼라 곱셈에 대해 열려 있어서

안녕하세요 강사님 개인적으로 질문이 있어 문의드립니다.    6강 행렬식풀이 강의에서 nXn 행렬 A가 역행렬이 존재할 때 A와 I_n이 row equivalent하다. (서로 동치)다고 말씀주셨는데

안녕하세요. 강사님 <div class="typ

안녕하세요. 강의 수강생입니다! <div cla

다른 강의 자료인데, 궁금한 점이 있습니다 m이 row, n이 col일 때 왜 m <img src