NumPy는 과학 계산에 많이 사용되는 Python의 핵심 라이브러리로, 특히 행렬 및 선형대수 연산에서 매우 강력한 기능을 제공합니다. 아래는 요청하신 각 항목에 대한 설명입니다: ✅ NumPy Quickstart NumPy Quickstart는 공식 문서에서 제공하는 NumPy의 입문 가이드로, 다음을 포함합니다: 배열 생성: np.array, np.zeros, np.ones, np.arange, np.linspace배열 연산: 브로드캐스팅, 유니버설 함수 (ufunc), 슬라이싱고차원 배열 처리, 데이터 타입, 배열 형태 변경 등 📚 참고: NumPy Quickstart Tutorial ✅ numpy.linalg.inv 기능: 주어진 정방행렬 A의 역행렬 A^{-1}을 계산합니다.조건: 행렬이..

🤖 딥러닝 기초 수학 - 회귀분석 완전 정리이 글에서는 딥러닝 학습에서 매우 중요한 회귀분석에 대해기초부터 선형 회귀, 다중 회귀, 경사 하강법, 로지스틱 회귀, 손실 함수까지 차근차근 설명합니다.📌 회귀분석이란?회귀분석은 독립 변수 (X) 와 종속 변수 (y) 간의 관계를 찾아독립 변수로부터 종속 변수를 예측하는 모델링 방법입니다.독립 변수: 입력값, 예측에 영향을 주는 요인 종속 변수: 출력값, 결과값 (예: 시험 성적)🔹 회귀분석의 분류1. 관계 유형에 따른 분류선형 회귀:$$ y = w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots + w_nx_n + b $$다항 회귀:$$ y = w_1x_1^1 + w_2x_2^2 + \cdots + w_nx_n^n + b $$2. 변수 개수에 따른 분류독립 ..

📘 딥러닝을 위한 미분과 최적화 이론 정리딥러닝의 핵심은 모델이 손실(loss)을 줄이도록 학습하는 것입니다.이 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 미분과 최적화 알고리즘입니다.이 글에서는 딥러닝의 기초 수학이라 할 수 있는 미분 개념부터, 경사 하강법, 그리고 대표적인 최적화 알고리즘들까지 체계적으로 정리해보겠습니다.🔹 1. 미분이란?미분은 함수의 기울기, 즉 변화율을 나타내는 개념입니다.함수 \( f(x) \) 에서 \( x \) 가 아주 조금 변할 때 \( f(x) \) 는 얼마나 변하는지를 보여줍니다.🔸 기본 미분 공식\(f(x) = c \Rightarrow f'(x) = 0\)\(f(x) = ax^n \Rightarrow f'(x) = anx^{n-1}\)\(f(x) = e^x \Righta..