[성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 7주차 후기

[목차]
0. 기초통계
1. 선형대수응용
2. 자료구조/알고리즘

 

기초통계

• 강의내용
  • 연속형 확률분포
    • 정규분포
      • 이항분포 정규근사 : 적은 수의 n일 때 이항분포의 p가 1/2에 가까워야 정규근사
      • 포아송분포 정규근사 : 적은 수의 n일 때 람다가 커야 정규근사
    • 지수분포 : r=1 인 감마분포 (어떤 사건이 발생할 때까지 걸린 시간, 공간 등)
    • 감마분포 : 사건과 사건 사이의 시간 간격이나 공간 간격에 대한 연속형 확률변수
    • 카이제곱분포 : r = v/2, 람다 = 1/2인 감마분포
• 특이사항
  • 중간고사 : 월~화 중 중간고사 과제 업데이트, 일요일까지 제출

 

선형대수응용

• 강의내용
  • 5주차 연습문제 풀이
  • 벡터 개념 Remind
    • 2차원, 3차원, n차원 공간에서의 벡터
    • 벡터의 연산규칙
    • 평행벡터, 법선벡터
    • 좌표계에서의 벡터
    • 시점이 원점이 아닌 벡터
    • n-공간
    • 실수 전체 집합에서의 벡터 연산
    • 선형결합
    • norm
    • 내적
    • 코시-슈바르츠 부등식
    • 행렬 곱셈으로서의 내적
• 특이사항
  • 시험 오후 1시 시작 (시험시간 1시간)
  • 시험 종료 후 정상수업

 

자료구조/알고리즘

• 강의내용
  • 큐 (큐, 원형큐, 데큐)
• 특이사항
  • 중간고사 : 오픈북 진행 (인터넷 검색 불가)