데이터 과학에서 "big data"라는 용어의 "big"은 일반적으로 무엇을 가리키나요?
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이 장에서는 벡터와 행렬과 같은 선형대수의 핵심 객체를 살펴봅니다. 왜 중요한지, 그리고 서로 어떻게 작용하는지 이해하게 됩니다.
많은 Machine Learning 알고리즘은 결국 행렬-벡터 방정식을 푸는 문제로 귀결됩니다. 이 장에서는 행렬-벡터 방정식이 무엇을 목표로 하는지, 그리고 R에서 이를 어떻게 푸는지 배웁니다.
행렬 연산은 복잡합니다. 고유값/고유벡터 분석은 이미지 인식, 유전체 분석 등 다양한 목적을 위해 이러한 연산을 더 단순한 연산으로 분해할 수 있게 해줍니다!
“Big Data”는 데이터 과학과 그 응용 전반에 광범위하게 존재합니다. 하지만 이러한 데이터셋의 중복성은 문제가 될 수 있습니다. 이 장에서는 주성분 분석을 배우고, 이를 차원 축소에 어떻게 활용할 수 있는지 알아봅니다.
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