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수업 정리(개인용)

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확률 및 통계(한양대 이상화교수님) lec11 : 연합확률밀도함수와 조건부확률밀도함수 Check - Joint pdf를 joint cdf에 대한 식으로 나타내면? - 변수가 두 개인 상황에서 density를 한 마디로 정의하면 무엇인가? - 위 pdf를 dydx로 적분할 때, 적분 구간은? - x와 y의 범위는 위와 같을 때, Y|X conditional pdf는? - 위 conditional pdf를 marginal pdf에 대한 식으로 나타내면? 단위 길이 당 확률이었던 density의 개념이 joint pdf로 오면서 단위 면적 당 확률의 개념으로 확장된다. 이중 적분 시에 구간을 적절하게 설정하여야 한다. Conditional probability도 joint 개념으로 확장될 수 있다. Conditional density도 비슷한 식으로 표현이 된다. Density가 probabi..
확률 및 통계(한양대 이상화교수님) lec10 : 다중변수 및 연합분포 Check - P(x1
확률 및 통계(한양대 이상화교수님) lec9 : 정규분포 Check - Normal distribution의 pdf 식은? - GMM이란? - Normal distribution에서 분산이 크다는 것은 어떤 의미인가? - 적분은 직사각형의 넓이를 더해나가는 것으로 생각할 수 있다. 이중 적분은 어떠한가? - Binomial distribution에서 n이 너무 크면 계산 복잡도가 올라간다. 어떻게 해결하는가? - Pascal distribution의 RV는? - Pascal distribution의 pdf 식은? - Pascal distribution과 geometric distribution의 관계는? Multi mode distribution은 GMM로 나타낼 수 있다. Pdf에서 M_x가 아니라 M_X이다(오타). 분산이 가지는 의미 Normal dist..
확률 및 통계(한양대 이상화교수님) lec8 : 지수분포와 어랑분포 Check - Poisson distribution의 RV는? - Poisson distribution의 식은? 평균과 분산은? - Exponential distribution의 RV는? - Exponential distribution의 식은? 평균과 분산은? - 두 분포의 관계는? - K-order erlang distribution이란? Exponential distribution과의 관계는? - Erlang distribution의 평균은? - X가 a~b일 때, uniform distribution의 평균과 분산은? - 데시벨이란 무엇인가? Poisson distribution과 exponential distribution의 간단한 복습과, exponential distribution의 forge..
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) 고유값 분해와 특이값 분해의 응용 Check - Similarity matrix란? - ML에서 similarity matrix를 사용하는 대표적인 2가지 예시는? - ML에서 SVD를 활용하는 두가지 예는? - Low rank approximation은 어떤 효과가 있는가? - Low rank approximation을 A와 A_r에 관한 식으로 나타내면? - AB라는 outer product에서, A의 rank가 n이면 AB의 rank가 n인가? 이유는? - Dimension reduction을 X, G에 관한 식으로 나타내면? - Dimension reduction에서 G는 어떻게 구하는가? - Dimension reduction에서 차원 축소된 Y를 시그마와 V에 관한 식으로 나타내면? ML에서 이러한 positive defini..
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) 특이값 분해2 Check - AA^T와 (A^T)A를 이용해서 A의 SVD를 구하는 방법은? - 이를 위해서는 3가지를 증명해야 한다. 각각 무엇인가? - Spectral theorem이란? - Algebric multiplicity란? - Geometric multiplicity란? - Geometric multiplicity의 범위는? - Spectral theorem에서 eigenspace가 서로 orthogonal하다는 것은 무엇을 의미하는가? - Characteristic equation에서 허근이 나오면 diagonalizable한가? - Positive(-semi) definite의 정의는? - (A^T)A, AA^T는 positive definite 함을 증명할 수 있는가? - 어떤 matrix의 SVD..
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) 특이값 분해1 Check - SVD는 무엇의 약자인가? - SVD의 basic form은? - SVD에서 U와 V는 각각 어떤 행렬인가? A의 basis를 제공하는 이유는? - SVD의 reduced form은? - Orthonormal matrix의 inverse는 무엇인가? - SVD를 V와 U의 각 column vectors(u_i, v_i)에 관한 식으로 나타내면?
인공지능을 위한 선형대수(주재걸 교수님) 고유값 분해와 선형 변환 Check - Eigendecomposition이란? - Eigendecomposition을 이용한 선형 변환을 3단계로 나타낼 때, 각 단계의 의미는? - Eigendecomposition이 왜 선형 변환의 계산을 간소화 하는가?