Intro

2장에서 vectors, vector spaces, linear mapping 등에 대해 살펴봤습니다. 3장에서는 이러한 개념들에 대한 기하학적 해석과 직관적인 이해에 대해 살펴봅니다. 특히 geometric vector를 살펴보고 두 벡터 간의 lengths, distances or angles 를 계산하는 방법도 살펴봅니다.

내적(inner product)과 이에 대응되는 norms와 metrics 는 유사성과 거리의 개념이며 이들은 12장에서 SVM에 대해 알아볼 때 사용됩니다.

또한, 10장의 주성분 분석(PCA, principal component analysis)과 9장에서 MLE(maximum likelihood estimation)을 통한 회귀(regression)에 대해 살펴볼 때 중심적인 역할을 하는 orthogonal projection(정사영)을 논의하기 위해 벡터 간의 lengths와 angles 개념을 사용합니다.

아래 그림은 3장에서 배우는 개념들이 이후에 배우는 내용과 어떻게 연결되는지 보여줍니다.