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[선형대수학#7] 벡터 공간

벡터 공간은 선형대수에서 가장 근본적인 구조다. 이전 포스팅에서 다뤘던 행렬 연산, 역행렬 등이 모두 이 벡터 공간 위에서 동작한다. 핵심 아이디어는 덧셈과 스칼라 곱에 대해 닫혀있는 집합이 벡터 공간이라는 것이다. 벡터직관적으로는 크기와 방향이 있는 양이고, 형식적으로는 $n \times 1$ 행렬이다. $$\mathbf{v} = \begin{pmatrix} v_1 \\ v_2 \\ \vdots \\ v_n \end{pmatrix}, \quad v_i \in \mathbb{R}$$ 여기서 중요한 건 벡터의 정체성은 위치가 아니라 크기와 방향이라는 점이다. 좌표 평면 위에서 $P(p_1, p_2)$에서 $Q(q_1, q_2)$로 향하는 벡터 $ \vec{PQ}$가 있다고 하자. 이 벡터의 시점을 원점으로..

Mathematics 2026.03.12
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Deep Learning, Machine Learning, Recommender System, master in bigdata, Kyunghee Univ. 2023 ~ 2025

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행렬, Database, index, Docker, 컨테이너, mysql, 추천시스템, sql, 머신러닝, 전처리, mathematics, db optimization, 딥러닝, Machine Learning, Linear Algebra, 도커, Recsys, 선형대수학, container, Dockerfile,

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