해당 포스트들은 강의 내용을 정리해놓은 것이다.

이번 포스트에서는 Principal Component Analysis(주성분 분석)에 대해서 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 Singular value decomposition을 이용하여 얻을 수 있는 다양한 matrix와 vector space의 성질에 대해서 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 Singular Value Decomposition에 대해 다루어보겠습니다.

이번 포스트에서는 quadratic form에 대해 알아보겠습니다.Quadratic form이 무엇인지 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 Symmetric matrix의 특별한 성질에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

이번 포스트에서는 Fourier Series에 대해 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 orthogonal projection의 응용인 linear regression(선형 회귀)에 대해서 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 inner product space에 대해 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 least-squares problems에 대해 알아보도록 하겠습니다.

이번 포스트에서는 Gram-Schmidt Process에 대해 알아보겠습니다.=

이번 포스트에서는 complex eigenvalue에 대해서 알아보겠습니다. 1) Complex eigenvalue Matrix의 characteristic equation은 $\lambda$에 대한 polynomial equation 형태로 나오게 됩니다. pol

이번 포스트에서는 orthogonal projection에 대해 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 orthogonal set에 대해서 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 inner product, length, orthogonality에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

이번 포스트에서는 diagonalization에 대해서 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 characteristic equation에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

이번 포스트에서는 eigenvector와 eigenvalue에 대해 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 change of basis에 대해 알아보겠습니다.

이번 포스트에서는 Coordinate system에 대해서 알아보겠습니다.