딥러닝 - 기초 용어 정리

선형대수 기초

• 벡터(vector): 일차원으로 구성된 숫자의 목록
  • a = [0, 1, 2, 3, 4, 5] row vector
  • a = [ 0,
    1,
    2,
    3,
    4,
    5,] column vector
    
• 행렬(matrix): 숫자들을 2차원 배열로 나열한 형태며 행을 나타내는 첨자와 열을 나타내는 숫자로 표시

통계와 확률

서술 통계

• 분산: 관측값에서 평균을 뺀 값을 제곱하고, 그것을 모두 더한 후 전체 개수로 나눠서 구한다.
• 표준편차: 분산에 루트를 취한다.
• 표준오차: 매번 뽑히는 표본 평균들의 달라지는 정도, 즉 얼마만큼의 편차를 가지느냐, 표본평균의 표준편차

확률 분포

• 균등분포: 예시) 주사위를 던져 얻는 확률값, 주사위를 던질 때 1에서 6사이의 각 값이 출현할 우도(likelihood)는 동일하다.
• 정규분포: 분포 그래프가 종모양을 취한다.