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basic_for_ai

인공지능을 위한 최소한의 선형대수와 통계 이론

  1. 벡터와 행렬(vector and matrix)
  2. 놈과 유사도(norm and similarity)
  3. 선형 결합과 벡터 공간(linear combination and vector space)
  4. 역행렬(inverse matrix)
  5. 행렬분해(matrix decomposition)
  6. 확률과 통계 기초(probability and statistics basic)
  7. 음성인식 기초(basic of the speech recognition)
  8. 푸리에 변환(Fourier Transform)