경사하강법을 이용하여 선형회귀 구현하기 -01

1)

강의 16:01에서

1차원 array인 rm과 diff를 열벡터로 표현하셨는데

1차원 array는 행벡터가 아닌 열벡터로 생각하면 되나요? 

이전에 numpy 강의에서 1차원 array는 행벡터처럼 옆으로 늘여지게 그림이 그려져 있었어서 조금 헤깔립니다.

2)

위 사진에서

그냥 일반적인 dictionary에서는 dict.a 로 value 값에 접근할 수 없는 것 같은데

boston.data로 하면 boston dictionary의 key값인 data에 대응하는 value값에 왜 접근할 수 있나요? 

3)

keras에서도 사용하는 '전체 학습 데이터의 순차적인 Mini-Batch' 방식은 한 iteration마다 전체 데이터셋을 한번 다 본다는 점에서는 전체 학습 데이터를 기반으로 gradient descent를 계산하는 GD와 동일한 것 같습니다. 차이점이 있다면 Mini-Batch 방식은 학습할 때 mini-batch 를 이용하므로 메모리에 전체 데이터셋을 다 올릴 필요가 없어 메모리에 부담이 적다 정도가 있는 것 같은데 이러한 이유로 mini-batch를 사용하는게 맞나요?

감사합니다.