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선형대수를 공부하다보면 행렬 곱을 다양한 관점으로 해석하여 기하학적으로 이해하는 부분이 많습니다. 그래서 본 포스팅에서는 행렬 곱을 바라보는 관점을 정리하고, 어떤 경우에 해당 관점으로 보는지 정리해보았습니다 :) 이해의 용이성을 위해 3*3 정사각행렬의 곱으로 이야기를 진행하겠습니다 $$ A B = C $$ notation 규칙인 다음과 같이 하겠습니다 $\vec{r}$은 행 벡터를 의미하고, $\vec{c}$는 열 벡터를 의미합니다 각 벡터의 아랫 첨자는 두 개의 문자의 조합이며, 첫 번째 문자는 행렬을 의미하고 두 번째 문자는 인덱스를 의미합니다 $\vec{r}_{A2}$는 $A$ 행렬의 2번째 행 벡터를 의미합니다 1. 요소 관점 - 행 벡터와 열 벡터의 내적 가장 기본적인 방법은 $A$의 행 벡..

"현재 인과추론 패키지 개발 업무 중 거리 기반 매칭 기능을 조사하며 얻은 지식을 정리하였습니다 :) 마할라노비스 거리를 구하는 방법에 대해 기술합니다" 마할라노비스 거리 $n$개의 샘플이 있고, 각 샘플은 $k$차원 공간(feature의 수)의 벡터로 표현된다고 합시다 그리고 임의의 두 개의 샘플에 대한 $1 \times k$ 형태의 행 벡터가 $\vec{v} = (v_1, v_2, ..., v_{k-1}, v_k)$과 $\vec{u} = (u_1, u_2, ..., u_{k-1}, u_k)$일 때 마할라노비스 거리의 정의는 아래와 같습니다 $$ mahalanobis(\vec{v}, \vec{u}) = \sqrt{(\vec{v} - \vec{u}) {\sum}^{-1} (\vec{v} - \vec{u}..