역행렬2 머신 러닝 기본#7 - numpy로 전치행렬, 단위행렬, 역행렬 1. transpose() 함수를 사용하여 전치행렬을 구했다. 간단하여 A.T 만으로도 구현 가능하다. >>> import numpy as np >>> A = np.array([[1,-1,2],[3,2,2],[4,1,2]]) >>> A array([[ 1, -1, 2], [ 3, 2, 2], [ 4, 1, 2]]) >>> A_transpose = np.transpose(A) >>> A_transpose array([[ 1, 3, 4], [-1, 2, 1], [ 2, 2, 2]]) >>> A_transpose = A.T >>> A_transpose array([[ 1, 3, 4], [-1, 2, 1], [ 2, 2, 2]]) 2. identity 함수를 사용하여 단위행렬을 구하였다. A 행렬 곱하기 I행렬.. 2021. 1. 19. 머신 러닝 기본#6 - 전치 행렬, 단위 행렬, 역행렬 1. 전치 행렬(transposed matrix) 전치행렬을 사용하는 이유는 행렬과 행렬의 연산시 모양을 맞추기 위해서 사용되어진다. 2. 단위 행렬(identity matrix) 단위 행렬의 목적은 n * 1 을 하면 n의 값이 나오듯이 행렬에서의 1의 역할을 한다. 3. 역행렬(inverse matrix) 어떤 행렬에 X 를 곱하여 ~> 단위행렬이 나오게 하는 X 행렬이 역행렬이다. 역행렬은 꼭 정사각형이어야한다. + 모든 행렬에 역행렬이 있는 것은 아니다. 코딩실습[코드잇] 파이썬 머신 러닝 강의를 들으면 공부내용을 적어봤습니다. 2021. 1. 19. 이전 1 다음 728x90 반응형
