[선형대수/머신러닝] 머신러닝에 기초인 선형대수 정리

머신러닝이 가장 기본적인 원리의 기초가 되는 선형대수 부분을 정리해보았다. 왜 머신러닝을 하면 수학, 특히 선형대수를 공부하라고 할까? 머신러닝은 가설 Wx+b와 실제 y를 반복적인 훈련(epochs)으로 가깝게 만드는 것(=최적화) 그 가장 기초가 되는 수학은 y = Wx+b 함수의 기울기 W와 bias b로 계산된다. linear한 함수를 regression 즉, 선형회귀. 참고: 동빈나 유투브 https://www.youtube.com/watch?v=ve6gtpZV83E