conda를 재설치했다. (왜 그랬을까 ...)

Environment의 MDP(=model)을 알지 못할 때, value function을 어떻게 최적의 policy를 찾을 것인지에 대한 방법론들

Environment의 MDP(=model)을 알지 못할 때, value function을 어떻게 계산하는지; 주어진 policy를 어떻게 평가하는지에 대한 방법론들

model을 알고 있을 때(=MDP를 알 떄), Reinforcement Learning에서 Prediction 문제와 Control 문제를 해결하는 방법을 배우는 챕터 (with. DP)

강화학습의 문제를 표현하는 방법인 MDP의 개념과 value-function을 계산하기 위해 기초가 되는 Bellman Equation에 대해 이해하는 챕터

LaTex로 표현하는 수식을 사용한지도 몇년이 지나 현재 나는 수식을 입력할 때 LaTex 문법이 매우 익숙해진 상태이다.

기본적인 강화학습은 Agent가 반복해서 시뮬레이션하면서 겪는 경험들을 이용하여 action을 선택할 때 참조하는 일종의 look-up table을 갱신하는 방법이었다.

강화학습이 무엇인지에 대해 그 정의를 살펴보고 어디서 유래했는지 알아보는 챕터

Basis는 하나의 동일한 subspace에 대하여 여러개 존재할 수 있다. 이때, subspace안의 벡터를 표현할 때 어떤 basis를 사용하여 표현하는지에 따라서 필요한 정보의 양이 달라질 수 있다.

Two vectors v and w are said to be orthogonal if their inner product is zero.

클래스를 기반으로 생성된 객체의 주소 값 저장을 위해 포인터 변수를 선언할 수 있다.

행렬의 4개의 부분공간의 표현과 dimension. (+Elimination 전 후 row space가 변하지 않는 이유!)

벡터들의 모든 linear combination을 모아둔 space가 다른 space와 정확히 같을 때, 해당 벡터들의 집합이 해당 space를 span한다고 한다.

행렬의 Rank는 행렬에서 독립적으로 뽑아낼 수 있는 column의 최대갯수이다.

클래스의 재활용을 목적으로 만들어진 문법적 요소가 상속이다?

The rank of a matrix is the number of pivots.

const 키워드를 이용하여 변수를 상수화 하듯, 객체도 상수화 할 수 있다.

mxn 행렬 A에 대해서 Ax는 아래와 같이 표현할 수 있다.

벡터들을 모아둔 집합이 다음 공리들을 만족할 때 이를 벡터공간: vector space이라고 부른다.

행렬의 앞/뒤 어디에 곱하든 그 결과가 항등행렬이 되는 행렬.