데이터사이언스대학원 Bootcamp 6일차 데이터사이언스를 위한 컴퓨터 시스템 강의 공부한 내용을 정리해본다.

데이터사이언스대학원 Bootcamp 4일차 수업은 4장 Matrix Decomposition을 공부했다. 선형대수의 핵심적 개념인 eigenvalue와 eigenvector가 나오므로 잘 알아두는 게 중요하다.

데이터사이언스대학원 Bootcamp 3일차에는 교재의 해석기하학 챕터(Chapter 3)를 다뤘다. 이번 장에서는 앞서 배운 내용들에 대한 기하학적 해석들을 살펴본다. Geometric vector를 이용해서 길이, 거리, 두 벡터간 각도를 계산할 수 있는데, 이를 위해서 아래 내용들부터 살펴보자.

데이터사이언스대학원 Bootcamp 2일차에는 벡터 공간(Vector space)와 선형 독립(Linear Independence)을 주로 다뤘다. 들어가기에 앞서, 저번 시간에 배웠던 연립 일차 방정식을 풀기 위한 elementary transformation에 대해 잠깐 살펴보자. Elementray row/column operations은 elementary matrix를 우측 또는

서울대 데이터사이언스대학원 Bootcamp를 수강하면서 배운 내용을 정리해보고자 한다. 1주차에는 데이터사이언스를 위한 수학을 주제로 오민환 교수님께서 강의를 진행했다. 교재는 Mathematics for Machine Learning이라는 오픈 소스 교재를 사용하였다. 오늘은 Ch2까지 배운 선형대수의 기초적인 내용을 정리해본다.

오늘은 mit Gilbert Strang 선생님의 선형대수 Subspace에 관한 부분을 정리해 보았다.

오랜만에 선형대수 정리를 다시 시작한다. 오늘은 판별식(Determinant)에 대해 알아보자. 판별식은 고유값(eigenvalue)을 구하기 위해 필요한 식 중 하나다. 유명한 Gilbert Strang 선생님의 MIT 강의를 나만의 말로 정리해 보았다.

첫번째 챕터 Pythonic Thinking의 10번 팁을 간단하게 요약해보자. 개학도 해서 일찍 자야하고 10번 팁이 긴 편이라 하나만 정리하자.

이번 방학기간 동안 읽은 부자학(?) 관련 서적 2개를 소개하고자 한다.

첫번째 챕터 Pythonic Thinking의 7-9번 팁을 간단하게 요약해보자.

첫번째 챕터 Pythonic Thinking의 4-6번 팁을 간단하게 요약해보자.

유명한 Effective 시리즈의 Python 부분을 읽고 정리하고자 한다. 효율적인 코드 작성을 위한 90가지 방법 중 하루에 3가지씩 정리해보자.

면접 대비를 위해서 정리한 내용을 간단히 써보고자 한다.

오늘은 간단히 입출력 방법에 대해 정리해보고자 한다.

선형대수 공부 3일차 - 행렬에 대해 알아보자

삼성 SDS 대학생 알고리즘 특강이 시작됐다. 1주일간은 자바, 1주일 간은 C++로 배운다고 한다. 자바를 거의 안 다뤄서 Codecademy에서 자바 부분을 쭉 훑었다. 주요 내용을 정리해보고자 한다.

선형대수 공부 2일차 - 오늘 배운 내용을 간단히 정리해보자

오늘 선형대수 공부를 시작했다. 자료는 고려대에 계시다가 현재는 KAIST AI 대학원으로 가신 주재걸 교수님의 강의와 수업에 사용한 교과서를 참고했다. 간단히 오늘 배운 내용을 정리해보자.

우연히 마이크로소프트에서 하는 Virtual Intership 코스에 등록하게 되었다.

Rouge를 이용하면 코드 부분을 highlight해서 표현할 수 있다.1 https://medium.com/@vilcins/syntax-highlight-with-rouge-in-jekyll-6bf9e45f9dda ↩