파이썬으로 하는 선형대수학 (Colab Tutorial)

 

파이썬으로 하는 선형대수학

(Colab Tutorial)

 

 

https://colab.research.google.com/drive/1wzDsFE5IHup-YSnEaO0qcYFu5CtXu9KY?usp=sharing

파이썬으로하는 선형대수학.ipynb

 

코랩에 튜토리얼형식으로 정리하였습니다. 담은 내용은 아래와 같습니다.

 

스칼라와벡터

    1.1 벡터그리기

    1.2 a⃗ −b⃗  그리기

    1.3 a⃗  와 스칼라의 곱 ( 5, π, −e)

    1.3 3D vector

    1.4c⋅d (Dot Product)

    1.5 e x f (행렬곱)

    1.8 ||g|| 와 ||h|| 계산 (NORM)

 

매트릭스

    2.1 매트릭스의 차원

    2.2 FT를 계산

    2.3 IG 를 계산

    2.4 I 구하기

    2.5 |H| 와 |J|를 계산 (Determinant)

    2.6 H−1 와 J−1 를 계산 (Inverse)

    2.7 행렬 코드만들기

 

SPAN, RANK, BASIS, PROJECTION

    3.1 2차원 벡터

    3.2 3차원 벡터

    3.3 Basis

    3.4 Orthogonality

    3.5 Projection

    3.6 Unit Vector

 

공분산과 상관계수

    4.1 평균, 분산, 표준편차 (numpy와 pandas의 ddof 디폴트값 차이)

    4.2 Scattering으로 시각화

    4.3 공분산과 상관계수 구하기

    4.4 공분산과 상관계수 구하기 2

 

Dimensionality Reduction

    4.1 PCA

        Normalization

        ScreePlot

    4.2 T-SNE

        Normalization

        Processing (learning rate=100)

        Visualization

 

Clustering

    5.1 K-Means

        Dataset

        Cluster & fit

        Check labels & Predict

        Accuracy

        Elbow Method

        Visualizition with PCA (pc=2)

    5.2 Hierarchical

        Dataset

        Cluster & fit

        Accuracy

        Visualization

        Visualization with PCA (pc=2)

    5.3 K-Means & Hierarchical with T-SNE

 

Example

    OneHot Encoding

        Encoding

        Example (PCA)

        Example (t-sne)

        SSE,SAE, MSE, MAE