Mathematics for Machine Learning Tutorial (3 Complete Courses in 1 video)

0:00 / 0:00
John
Korean
College Students
Storytelling
Make your video stand out in seconds. Adjust voice, language, style, and audience exactly how you want!
Summary
선형 대수학과 미적분학을 기초로 한 머신러닝을 위한 수학 과정에서는 데이터의 통계적 특성을 이해하고, 선형 변환, 고유값 및 고유벡터, 주성분 분석(PCA) 등을 통해 고차원 데이터를 저차원으로 축소하는 방법을 배운다. PCA는 데이터의 분산을 최대화하여 정보를 보존하는 기법으로, 고유벡터와 고유값을 통해 최적의 기저를 찾는다. 이 과정에서는 수치적 최적화 기법과 경량화된 계산 방법도 다루어지며, 머신러닝 모델의 훈련에 필요한 수학적 도구를 제공한다.
Subtitles
Recommended Clips
04:01
AI Religions are here to stay
06:40
New Scientific Discoveries That Change Everything About Plants | SLICE EARTH | FULL DOC
10:32
왜 에티오피아 성경은 천국을 그렇게 다르게 묘사할까?
04:17
"AI가 밝혀낸 충격적 사실 : 고래는 언어를 사용하고 있었습니다" | 프로젝트 세티(Project CETI)
09:40
Is Death Not The End? | Dr. Philip Cozzolino On Past Life Memories, Reincarnation & Fear Of Death
02:10
Science is shattering our intuitions about consciousness | Annaka Harris
08:31
ANCIENT TECHNOLOGIES: Advanced Lost Technologies (Documentary)
09:21
10 Craziest AI Predictions from the Joe Rogan Podcast
05:45
The Scientist Who Talks With Plants | Dr. Monica Gagliano (Episode 28)
06:29
Be Your Best in 2026: The Most Important Lessons from The Knowledge Project (2025)
03:08
[TED 명강의] 리더는 태어나는게 아니라, 틀을 깨며 만들어 진다.
04:11
Rethinking Education with AI: Tannya Jajal (AIDEN) on Future-Ready Skills & Beyond Exams