AI, Linear Algebra, Deep Learning, Pca, Svd.
써놓으면, 다음 단계 식들을 더 이해하기 쉽습니다. 여기서 중요하게 짚고 넘어가고 싶은 점은, 이 X matrix의 n dimensional subspace에는 m linearly independent columns만 있다는 점입니다. 이 말은, 데이터를 나타낼 때 U의 1부터 n까지의 columns 중 1부터 m까지만 중요하다는 점입니다. 이 개념에 대해서 잠시 뒤에 살펴보겠습니다. 그럼 이 글에서는 이 식을 두가지로 표현해 보겠습니다, Rank-1 matrices 위의 초록색 글씨처럼, 처음부터 m까지의 column까지만