[통계] 선형대수

스칼라: 숫자 하나로 이루어진 데이터

 

- 방향은 없지만, 실수 공간에서 크기를 나타내는 값

-행과 열의 수가 각각 1인 행렬

 

벡터: 여러 숫자로 이루어진 데이터 레코드

- n 차원 공간에서 방향과 크기를 갖는 단위

n차원

특징벡터: 데이터 벡터가 예측 문제에서 입력 데이터로 사용되는 것

예를 들어 붓꽃 표본 한송이 꺾어 측정했더니 꽃받침 길이가 5.1cm, 꽃받침 폭이 3.5cm, 꽃잎 길이1.4cm, 꽃잎 폭이 0.2cm이고, 이를 붓꽃 종을 결정하는데 사용한다면 특징벡터라 함

행렬: 벡터, 즉 데이터 레코드가 여럿인 데이터 집합

 

붓꽃 데이터에서 붓꽃 6송이에 대해 꽃잎과 꽃받침 크리를 결정했다면 4차원의 붓꽃 데이터는 6개. 즉 4*6 =24개의 실수 숫자가 있는 것. 

첫번째 숫자가 행, 두번째 숫자가 열

벡터는 열의 수가 1인 행렬이라 볼 수 있으므로 벡터를 다른 말로 열벡터 라고도 한다.

 

- 데이터를 행렬로 묶어서 표시할 때는 붓꽃 하나에 대한 데이터 레코드, 즉 하나의 벡터가 열이 아닌 행으로 표시한다.

- 하나의 데이터 레코드를 단독으로 벡터로 나타낼 때는 하나의 열로 나타내고 , 복수의 데이터 레코드 집합을 행렬로 나타낼 때는 하나의 데이터 레코드가 하나의 행으로 표기

 

만약 이 데이터를 활용하여 붓꽃의 종을 예측한다 -> 특징행렬 이라고도 한다. 행렬 크기는 '행의 크기 곱하기 열의 크기'

 

텐서: 같은 크기의 행렬이 여러개 있는 것, 다차원 배열