torch.matmultorch.matmul은 가장 일반적인 행렬 곱셈 함수이다.다양한 차원의 텐서 간 곱셈을 지원한다.브로드캐스팅으로 인해 의도치 않은 결과가 나올 수 있다. 입력 텐서의 차원에 따라 다르게 동작한다.1D x 1D: 내적(dot product)2D x 2D: 일반적인 행렬 곱셈1D x 2D 또는 2D x 1D: 벡터-행렬 곱셈ND x ND (N > 2): 배치 행렬 곱셈import torch# 2D x 2Da = torch.randn(3, 4)b = torch.randn(4, 2)c = torch.matmul(a, b)print("2D x 2D:")print("a shape:", a.shape) # torch.Size([3, 4])print("b shape:", b.shape) # ..

클로저(Closure) : 어떤 함수의 내부 함수가 외부 함수의 변수를 참조할 때, 외부 함수가 실행을 마친 후에도 내부 함수가 외부 함수의 변수를 참조할 수 있도록 값을 어딘가에 저장하는 함수이다. 클로저의 구성요소1. 외부 함수2. 외부 함수 내에 정의된 내부 함수3. 내부 함수가 외부 함수의 변수를 참조4. 외부 함수가 내부 함수를 반환 예제def outer_function(a): x = a + 2 def inner_function(y): return x + y return inner_function# outer_function 호출 및 정상 종료closure_instance = outer_function(10)# 종료된 outer_function의 변수 x 사용result ..

A. Understanding Data Characteristics데이터 분석을 시작하기전, 다루고 있는 데이터를 철저히 이해해야 한다. 다루는 데이터에 대한 철저한 이해는 분석 방법을 선택하고 적용하는 것의 기반이 된다. 고려해야할 특성들은 아래와 같다.데이터 타입 : 데이터의 타입이 이산적인지, 비율인지, 명목형 등등 중에서 어떤 것인지 아는것은 올바른 분석법을 선택하는 데에 핵심이다.데이터의 분산 : 분산의 범위와 모양은 어떤 분석이 적절한지 선택하는 데에 큰 영향을 미친다.변수들간의 관계 : 변수들간의 상관관계 역시 올바른 분석법을 선택하는데 가이드의 역할을 한다.B. Data Types데이터의 타입은 크게 Univariate Data(단변량 데이터)와 Multivariate Data(다변량 데이..

Lazy Evaluation이란?In programming language theory, lazy evaluation is an evaluation strategy which delays the evaluation of an expression until its value is needed (non-strict evaluation) and which also avoids repeated evaluations (by the use of sharing).  -Lazy Evaluation, wikipedia Lazy Evaluation은 계산 결괏값이 필요할 때까지 계산을 늦추는 기법으로, 파이썬 뿐만 아니라 전반적인 컴퓨터 프로그래밍에서 쓰이는 용어이다.  실행과 동시에 구현하여 메모리에 보관하는 것이 아닌..