Day 17 - 여정의 시작

#Linear Transformation(선형변환), # 차원축소, #고유벡터, 고유값

오늘 배운 것:

1. Linear Transformation
- 벡터의 선형 변환

2. 차원축소
- 차원축소의 의미
- 차원축소 기법: PCA
- 차원축소의 비용

3. 고유벡터, 고유값
- 벡터를 다른 차원에서 고유의 방향성을 잏지 않은 상태에서 변환할 수 있게 해주는 개념
- 고유백터는 방향, 고유값은 크기로 볼 수 있다.

4. Linear Projection
- 한쪽 벡터에서 다른 쪽 벡터로 project하는 법

앞으로의 과제:

1. 고유벡터, 고유값과 친해지기
2. 선형 변환 및 linear projection을 더 공부하기
3. PCA등 차원 축소 기법들에 대해 공부하기

그 외 느낀 점:

- 너무 많은 데이터는 분석에 방해가 될 수 있다.
- 고유값과 고유백터를 시각화하는 것이 쉽지 않다.
- PCA에 대해 좀 더 이해하고 싶다.
- 선형 변환에 대해 좀 더 공부하고 싶다.