[일반] 선형대수 처음 공부하는데

[익명(59.10)]

뭐 가우스조던소거법, rank, 선형독립, 선형종속, 기저, 고유값 고유벡터..등등...

다 개념자체는 이해가는데

그래서 이게 뭐? 이런 의문이 든다

이게 대체 통계, 데이터분석, 머신러닝과 무슨 연관이 있나 싶네

뭐 벡터간 거리정도가 knn,클러스터링 같은 기법에 쓰이고 벡터의 직교 이런게 주성분분석과 관련이 있고 그정돈 알겠는데

그외에는 전혀 감이 안잡혀...

감잡을 수 있는 괜찮은 강의나 책 없을까?

[익명(211.36)]

회귀분석이랑 다변량을 들으면 선대를 더 파게될것

[통갤러 1(155.230)]

선형모형론 들으면 주구장창 쓰게 될 것

[통갤러 2(123.212)]

고학년 올라가서 통계전공들 듣다보면 자연스럽게 느끼게 됨

[통갤러 3(61.102)]

고유값, 고유벡터, rank, 선형독립, 선형종속 관련 : 일변량에서 조금만 벗어나도 공분산 행렬이 positive definite이어야 한다는 조건 때문에 주구장창 사용함.

[익명(211.234)]

이런 문제 때문에 사실 통계학도는 통계학도용 선대책으로 공부해야 하긴 함 그럴 여건이나 관성이 안되어있어서 문제일 뿐

[익명(192.249)]

선대를 모르는데 주성분분석은 어케 이해했음?

[익명(59.10)]

당연히 100%이해 못했지..

[36악장(dranhen)]

애초에 데이터 공간이 벡터공간이라는 점, 데이터 공간을 쭈물떡 대서 분석해내는게 통계/머신러닝이니까 당연히 모든것에 관련있음...

[익명(mono1348)]

대부분의 데이터는 복합적으로 이루어져 있는만큼 벡터 방향이 다양하지

[익명(121.184)]

통계학을 위한 행렬대수학 - searle