머신 러닝 관련 작은 주제들을 선정해서 jupyter notebook으로 실습을 겸하여 내용을 정리하고 있습니다.
한국어로 찾아보기 힘든 내용을 선택하여 가능한 자세하게 풀어적고 있으며
누구나 쉽게 읽을 수 있도록 작성하고 있습니다.
ipynb 파일은 github에서 직접 보면 수식이 깨지고 예쁘게 나오지 않기 때문에
nbviewer를 통해 보거나 https://metamath1.github.io/ 에서 확인하는 것을 추천합니다.
그리고 PC에서만 보시길 권해드립니다. 모바일에서는 수식이 보기 좋지 않아서......
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합성곱 신경망에서 컨벌루션과 트랜스포즈드 컨벌루션의 관계 Relationship between Convolution and Transposed Convolution in CNN
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대칭행렬의 대각화와 특잇값 분해Symmetric matrix Diagonalization and Singular Value Decomposition
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벡터, 행렬에 대한 미분Derivatives for vectors and matrices
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나이브 베이즈Naive Bayse - 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학Data Science from Scratch 보충 설명, naive/naive.ipynb
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CNN 역전파를 이해하는 가장 쉬운 방법The easiest way to understand CNN backpropagation, https://metamath1.github.io/cnn/index.html