[Upstage AI Lab]부트캠프 11일차

오늘의 생각

데자뷰...?

 

실시간 강의를 통해 확률과 통계에 대해 배우고 있다.

 

기존의 온라인 강의에서 좀 더 깊게 들어간 개념들이 많고, 설명이 많이 되어서 도움이 되고 있지만...역시 소화가 잘 안 된다. 토할 거 같다

 

그래도 기하학적 접근과 벡터에 대해 배운 부분들이 특히 흥미로웠는데, 노름이라는 개념이 좀 신기하고, 차원에 따라 구해지는 값이 다 달라진다는 사실이 매우 흥미로웠다.

 

전공했을 때 배웠던 내용도 있고, 아닌 내용들도 있어서 매우 유익하다고 생각하고 있다. 근데 토할 거 같다

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오늘의 학습내용

• 합의 법칙, 곱의 법칙
• 순열 (Permutation) - 전체 순열, 부분 순열
• 조합 (Combination)
• 확률 - 수학적 확률, 통계적 확률,  조건부 확률
• 확률의 덧셈법칙, 곱셈법칙, 독립법칙, 종속사건
• 변수와 척도
• 모집단 (Population)과 표본(Sampling)
• 기술 통계
  • 도수분포표, 히스토그램, 원그래프, 상자수염그림 (boxplot)
  • 중심경향도, 모분산, 표준분산, 사분위수 등
• 벡터와 행렬
  
  • Scalar의 여러가지 표현
  • Vector의 여러가지 표현
  • Matrix의 여러가지 표현
• 벡터의 노름(Norm) - L1, L2, L-무한 노름에서의 수식 표현
• 유사도 (Similarity) - 맨해튼 유사도, 유클리드 유사도, 코사인 유사도

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추가적으로 알게된 내용

 

노트를 적으면서 LaTeX 표현에 대해 많이 배운 것 같다.

 

• mu, sigma 등 수학적 기호를 추가할 때는 \mu, \sigma 와 같은 방식으로 표현
• \overline{x} 를 통해 x 위에 줄 추가 가능 = 표본평균
• 포함 ∈ : \in
• 무한대 ∞: \infty
•  bmatrix, pmatrix, vmatrix 등 행렬 표현 : 

# bmatrix
\[
\begin{bmatrix}
a_{11} & a_{12} & a_{13} \\
a_{21} & a_{22} & a_{23} \\
a_{31} & a_{32} & a_{33}
\end{bmatrix}
\]

# pmatrix
\[
\begin{pmatrix}
1 & 2 & 3 \\
4 & 5 & 6 \\
7 & 8 & 9
\end{pmatrix}
\]


# vmatrix
\[
\begin{vmatrix}
x & y \\
z & w
\end{vmatrix}
\]

 

다음 링크를 참고해 더 다양한 LaTex를 알아볼 수 있다.

 

https://www.math.brown.edu/johsilve/ReferenceCards/TeXRefCard.v1.5.pdf