inflearn logo
강의

Khóa học

Chia sẻ kiến thức

Đại số tuyến tính dẫn đến học máy/học sâu

Quá trình Gram-Schmidt (Gram-Schmidt Process)

그람슈미츠 프로세스 증명

Đã giải quyết

298

tksrhdrhkal

9 câu hỏi đã được viết

0

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

머신러닝 딥러닝 선형대수학

Câu trả lời 1

0

dlbro

안녕하세요.

기존 벡터는 크기가 1인지 상관 없습니다.

임의의 basis에 대해서 orthonormal basis를 만드는 방법이 그람슈미츠 프로세스입니다.

즉 크기1인 벡터가 필요한 것이 아니고 크기가 1이고 서로 직교인 벡터를 만드는 것 방법입니다.

크기가 1인 벡터를 구하고 싶으면 단순히 각 norm으로 나눈 벡터를 사용하기 때문에 orthogonal 성질을 어떻게 얻는지는 집중하시면 됩니다 🙂

 

아마 이 부분 때문에 헷갈리신 것으로 생각됩니다.

1:33분에서 "S가 orthonormal set이면 orthogonal basis라고 한다"는 말은 정의이며

만약에 orthogonal basis 아니라면 그람슈미트 프로세스를 통해 orthogonal basis로 만들 수 있다는 의미입니다.

따라서 3:38에 나오는 S는 orthogornal basis가 아니라서 그람슈미트 프로세스로 orthogornal basis T를 만드는 과정을 보여드린 겁니다!

 

 

감사합니다!

RandomForest vs lgb

0

4

1

전처리 관련질문

0

6

2

작업형3 기출

0

6

1

유형2에서 데이터분할 생략 가능여부

0

9

1

9회 기출 유형3 질문

0

8

1

lgb 기초편

0

5

1

수업자료 문의

0

8

1

괄호 사용

0

10

1

작업형 2 데이터 전처리 질문

0

10

0

11회 기출 유형 작업형1 문제 3-1

0

9

0

예시문제 작업형2 (ver2023) 질문입니다

0

12

1

Data type에 따른 처리

0

8

1

Cursor 실행 문의

1

11

2

데이터 전처리 관련

0

14

2

시험에서 문제 불러오기

0

12

2

2번문제 출력값 질문

0

17

2

pd.get_dummies()가 bool로 반환

0

16

2

대응표본검정 레빈

0

20

3

단일표본검정 문제 유형

0

22

2

[작업형 3] 6~7. 카이제곱 검정

0

18

2

A가 정방행렬일때의 동치 명제

1

125

2

least square solution에서의 rank에 대해

1

113

2

행별변환5강

1

109

2

선형대수 질문

0

596

1