# 군집화 (Clustering) ## 개요 군집화(Clustering)는 **비지도 학습(Unsupervised Learning)** 기법 중 하나로, 사전에 레이블이 없는 데이터 집합을 **유사한 특성을 가진 그룹(군집, cluster)** 으로 자동 분할하는 방법을 말한다. 데이터 포인트 간의 거리 혹은 유사도 측정을 기반으로, 같은 군집에 속한...

# 영행렬 ## 개요 영행렬(zero matrix)은 모든 원소가 0인 행렬을 말한다. 행렬 연산에서 항등원(덧셈 항등원)으로 작용하며, 선형대수의 여러 기본 정리와 정의에 필수적인 역할을 한다. 영행렬은 차원에 따라 형태가 달라지지만, “모든 원소가 0”이라는 공통된 특성을 가진다. 본 문서는 영행렬의 정의, 주요 성질, 연산 규칙, 다른 특수 ...

# 고유값 ## 개요 **고유값**(eigenvalue)은 선형대수학에서 행렬과 선형변환의 핵심적인 성질을 설명하는 중요한 개념이다. 주어진 정방행렬 \( A \)에 대해, 특정한 벡터 \( \mathbf{v} \)가 행렬 \( A \)를 곱했을 때 그 방향이 변하지 않고 크기만 스칼라배로 변하는 경우, 이 스칼라 값을 **고유값**(eigenvalue...

# SIMD ## 개요 **SIMD**(Single Instruction, Multiple Data)는 병렬 처리 기술의 한 형태로, 하나의 명령어를 동시에 여러 개의 데이터에 적용하는 아키텍처를 의미합니다. 이 기술은 멀티미디어 처리, 과학 계산, 머신러닝 등 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. SIMD는 프...

# numpy NumPy(넘파이)는 Python 기반의 **수치 계산을 위한 핵심 라이브러리**로, 고성능 다차원 배열 객체(`ndarray`)와 이를 다루기 위한 다양한 수학적 함수들을 제공합니다. 데이터 과학, 기계 학습, 과학 계산, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 기본 도구로 사용되며, Pandas, SciPy, scikit-learn, Tenso...

# 특성 추출 ## 개요 **특성 추출**(Feature Extraction)은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 원시 데이터(raw data)로부터 유의미한 정보를 추출하여 모델 학습에 적합한 형태의 입력 변수(특성, features)를 생성하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터 전처리의 핵심 단계 중 하나로, 고차원 데이터의 차원 축소, 노이즈 제거, ...

# 특잇값 분해 **특잇값 분해**(Singular Value Decomposition, S)는 선형수학에서 행렬을 세 개의별한 행렬로 분해하는 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 행렬의 구조를 명확히 이해하고 차...

# 특성방정식 ## 개요 **특성정식**(Characteristic Equation)은 선대수학에서 정방행렬(사각행렬)의 고값(Eigenvalue을 구하기 위해 사용 핵심적인 개념이다. 주어진 정방행렬 $ A $에 대해, 고유값은렬의 선형 변에서 방향이 변 않는 벡터(유벡터)에응하는 스칼 값으로 정의며, 이를 구하는 과정에서 특성방정식이 등한다. 특성정...

# 주성분 분석 개요 **성분 분석**( Component Analysis, PCA은 고차원 데이터를 저차원으로 효과적으로 축소하면서도 데이터의 주요 정보를 최대한 보존하는 **선형 차원 축소 기법**이다. PCA는 머신러닝, 통계학 데이터 시각화, 패턴식 등 다양한 분야에서 널리 사용되며 특히 데이터의 복잡성을 줄이고 노이즈를 제거하며 시각화를 용이...

# numpy.linalg.svd ## 개요 `numpy.linalg.svd는 NumPy 라이브러리에서 제공하는 **특이값 분해**(Singular Value Decomposition, SVD)를 수행하는 함수입니다. SVD는 행렬을 세 개의 특별한 행렬로 분해하는형대수의 기법으로, 데이터 과학, 기계 학습, 신호 처리, 이미지축 등 다양한 분야에서 널...

# 특이값 분해**특이값 분해**(S Value Decomposition, SVD)는 선형 대수학에서 행렬 특정한 형태로 분해하는 중요한 기법 중 하나이다. 임의의 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용할 수 있으며, 데이터 분석, 신호 처리, 기계 학습, 이미지 압축 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. SVD는 행렬의 구조를 명확히 드러내고, 차원 축...

# OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision Library는 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 가장 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리 중 하나입니다. 실시간 이미지 및 비디오 처리를 위한 다양한 알고리즘과 함수를 제공하며, 산업계, 학계, 연구소에서 활발히 활용되고 있습니다. 이 문서는 OpenCV의 개요, 주요 기능,...

# 벡터화 연산 ## 개요 **벡터화 연산**(Vectorization)은 프로그래밍과 컴퓨터 아키텍처에서 반복적인 스칼라 연산을 벡 단위로 처리하여 프램의 성능 극대화하는 기입니다. 이 기은 특히 수치 계산, 데이터 분석, 머신닝, 과학 시뮬레이션 등 대량의 데이터를 다루는 분야에서 핵심적인 성능 향상 수단으로 사용됩니다. 벡터화는 CPU의 SIMD(...

# Numerical Recipes ## 개 *Numerical*는 과학 및 공학 분야에서 수치해석 알고리즘을 실제 문제에 적용하기 위한 전문 서적 시리즈이자 소프트웨어 라이브러리의 총체를 의미한다. 1986년 최초로 출간된 이래로 물리학, 천문학, 공학, 생물정보학 등 다양한 분야의 연구자와 엔지니어들에게 널리 사용되어 왔으며, 특히 수치적 계산의 이...

기울기 폭주 ## 개요 **기울기 폭주**(Gradient Explosion)는 딥닝 모델 학습정에서 발생할 수 있는 주요 문제 중 하나로, 역전파(backpropagation) 단계에서 기울기(Gradient)의 크기가 지나치게 커져 모델의 가중치 업데이트가 불안정해지는 현상을 말합니다. 이 현상은 특히은 신경망(deep neural networks)...

SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python) 과학적 계산 및 수치석을 위한 파썬의 핵심 라이러리 중 하나로, NumPy를 기반으로 하여 고급 수학적 알고리즘과 수치적 기법을 제공합니다. 데이터 과학, 공학, 물리학, 통계학 등 다양한 분야에서 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되어 있으며, 오픈소스 프로젝트로 개발자 ...

# SVD (특이값 분해) **SVD**(Singular Value Decomposition, 특이값 분해)는 선형대수학에서 행렬을 특정한 형태로 분해하는 기법으로, 수치해석, 데이터 과학, 기계학습, 신호 처리 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하는 수학적 도구입니다. SVD는 임의의 실수 또는 복소수 행렬을 세 개의 특수한 행렬의 곱으로 분해함으로써...

# LAPACK ## 개요 **LAPACK**(Linear Algebra PACKage)은 과학 계산 및 공학 분야에서 널리 사용되는 고성능 수치 선형대수 라이브러리입니다. 주로 행렬 연산, 선형 연립방정의 해법, 고유값 문제, 특이값 분해(SVD), 최소자승법 문제 등을 효율적으로 해결 위해 설계되었습니다. LAPACK은 FORTRAN 77로 작성으며...

# SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python)는 과학적 및 기술적 계산을 위한 파이썬 기반의 오픈소스 소프트웨어 생태계의 핵심 구성 요소 중 하나입니다 SciPy는 수치 계산, 최적화, 선형 대수, 적분, 보간, 신호 처리, 통계 분석 등 다양한 수학적 및 과학적 문제 해결을 위한 강력한 함수와 알고리즘을 제공합니다. SciPy...

# SciPy ## 개요 **SciPy**(Science Python)는 파이썬 기반의 오픈소스 과학 계산 라이브러리로, 수치 계산, 최적화 통계, 신 처리, 선형 대수, 적분, 미분 방정식 해법 등 다양한 과학 및 공학 문제를 해결하기 위한 고수준의 알고리즘과 수학적 도구를 제공합니다. SciPy는 NumPy를 기반으로 하며, 과학기술 컴퓨팅(Scie...