1. 선형대수학
1) 벡터
– 숫자의 나열
– 숫자의 묶음
예) x = (1, 2, 3), y = (4, 3, 1)
2) 벡터의 연산
x + y = (5, 5, 4)
3 * x = (3, 6, 9)
3) 벡터의 특징
– 원소값, 방향(상대적인 위치)
4) 벡터의 차원
– 원소의 개수
5) 벡터의 크기(원점과의 거리)
– 벡터의 모든 원소를 제곱하고 다 더한 뒤, 루트를 씌워준 값
2. 통계
1) 기술통계량(descriptive statistics)
– 데이터에서 측정할 수 있는 요약된 수치값들
– 평균 : 데이터의 값을 더한 다음, 개수로 나눈 값
– 분산 : 데이터의 퍼진 정도. 각 데이터에서 평균을 뺀 값을 제곱해서 다 더한 뒤 데이터 개수로 나눈 값.
– 표준분산 : 분산의 양의 제곱근
– 중앙값 : 오름차순으로 정렬을 했을 때, 한 가운데에 있는 값. 예) 1 2 3 4 6 12 —> 3.5
– 최빈값 : 데이터 중에서 가장 많이 등장한 횟수
– 사분위수 : 오름차순으로 정렬해서 4등분한 지점. 25% / 50% / 75%
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