[수학 공부] 수학 공부를 시작하자

*Course는 GG(God GPT)가 짜줬다.

선형 대수학 (Linear Algebra)

• 벡터, 행렬, 텐서
• 행렬 곱셈, 전치, 역행렬, 행렬식
• 고유값, 고유벡터
• 특이값 분해 (SVD)
• 벡터의 내적, 외적
• 벡터 공간, 기저, 선형 독립, 차원
• 노름 (Norm)

미적분학 (Calculus)

• 미분, 편미분
• 연쇄 법칙 (Chain rule)
• 적분
• 그래디언트 (Gradient)
• 헤시안 행렬 (Hessian matrix)
• 라플라시안 연산자 (Laplacian operator)
• 테일러 전개 (Taylor expansion)

최적화 (Optimization)

• 비용 함수 (Cost function) / 목적 함수 (Objective function)
• 기울기 하강법 (Gradient Descent)
• 확률적 경사 하강법 (Stochastic Gradient Descent, SGD)
• 모멘텀 (Momentum)
• 아다그라드 (Adagrad)
• 알엠에스프롭 (RMSprop)
• 아담 (Adam)
• 뉴튼 방법 (Newton's method)
• 준 뉴튼 방법 (Quasi-Newton methods)

확률론 (Probability Theory)

• 확률 밀도 함수 (Probability Density Function, PDF)
• 누적 분포 함수 (Cumulative Distribution Function, CDF)
• 기댓값 (Expectation)
• 공분산, 상관계수
• 조건부 확률 (Conditional probability)
• 베이즈 정리 (Bayes' theorem)
• 최대 가능도 추정 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)
• 최대 사후 확률 추정 (Maximum A Posteriori Estimation, MAP)

통계 (Statistics)

• 평균, 중앙값, 최빈값
• 분산, 표준편차
• 모집단과 표본
• 중심극한정리 (Central Limit Theorem)
• 카이제곱 검정 (Chi-squared test)
• T-검정 (T-test)
• ANOVA (Analysis of Variance)
• 회귀 분석 (Regression)

 

깃헙에 기록할 예정

https://github.com/greyfolk99/math-study-note