베이시스

베이시스는 머신러닝 모델이 학습할 수 있는 특징 공간을 정의하는 기본적인 빌딩 블록입니다. 선형 베이시스, 다항식 베이시스, RBF 베이시스, 이산 베이시스와 같은 다양한 유형의 베이시스가 있으며, 각 유형은 데이터의 특성과 모델의 목적에 따라 선택해야 합니다. 적절한 베이시스를 선택하면 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 일반화 능력과 계산 효율성 간의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

베이시스는 벡터 공간의 선형 독립적인 벡터 집합으로, 해당 공간의 모든 벡터를 고유한 선형 조합으로 나타낼 수 있습니다. 베이시스는 벡터 표현, 좌표 계산, 베이시스 변환, 선형 방정식 풀기, 벡터 공간 차원 결정, 선형 변환 행렬 구성 등 다양한 응용 분야가 있습니다.