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선형대수학
최소제곱법: 선형대수를 이용해 흩어진 데이터에 '가장 잘 맞는 직선' 찾기
케일리-해밀턴 정리: 행렬이 자신의 '특성 방정식'을 만족하는 신기한 성질
특이값 분해 (SVD): 모든 행렬을 회전과 크기 조절로 분해하여 데이터 압축과 AI에 활용하기
행렬식의 기하학적 의미: 단순한 계산식이 아닌 '공간 부피의 확대율'과 '방향의 반전'
고윳값과 고유벡터: 행렬 변환에서 '방향이 변하지 않는' 특별한 벡터와 그 응용
