ML/데이터사이언스 [수학]

수학스터디 [PCA] [행렬 미분법칙][범함수,변분법, 오일러-라그랑주방정식]

KAU 2020. 11. 4. 19:15

수학팀  구예인 김정민 김경태 

2020/11/04 17:30시~19시 [팀즈 미팅]

 

PCA

www.youtube.com/watch?v=Xx5QffUjuHc&feature=youtu.be

[구예인]

PCA가 무엇인지 왜 쓰는지에 대해서 알아보았습니다.

PCA는 기본적으로 차원축소를 해주는것 

차원축소 과정에서 데이터 손실이 적게 해주기 위해서는 

위의 방정식을 만족해야한다. (자세한 내용은 영상 참조)

 

주성분 분해가 무엇인지?' 의문점이 남아서 다음 발표에 발표할 생각입니다. 

 

행렬의 미분

www.youtube.com/watch?v=W9BQ1bdE6rM

[김경태]

각종 행렬의 미분법칙에 대해서 알아본다.  

역행렬은 cost가 많이 드는 연산이므로  
전치행렬과 미분을 통해서 역행렬을 만들 수 있다. 

 

범함수,변분법, 오일러-라그랑주 방정식

www.youtube.com/watch?v=hz_sT60qhDc

[김정민]
[범함수] [변분법][오일러 라그랑주 방정식]에 대해서 알아보았다. 

오일러 라그랑주 공식은 최대값 혹은 최소값 같은 극값을 찾는데 이용될 수 있다.

예를 들어서 최단경로 f는 오일러 라그랑주 방정식을 만족해야 한다.

오일러 라그랑주 방정식


변분법과 오일러 공식은 수학적으로 미흡했기에 다음 스터디 때 보강해볼 예정

 

Calculus of variations.pptx
1.12MB
Calculus of variations.pptx
1.12MB
pca.pdf
0.41MB