<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 NumPy를 활용한 선형대수 입문
선형대수(linear algebra)는 데이터 분석에 필요한 각종 계산을 위한 기본적인 학문이다. 
데이터 분석을 하기 위해서는 실제로 수많은 숫자의 계산이 필요하다. 하나의 데이터 레코드(record)가 수십개에서 수천개의 숫자로 이루어져 있을 수도 있고 수십개에서 수백만개의 이러한 데이터 레코드를 조합하여 계산하는 과정이 필요할 수 있다. 
선형대수를 사용하는 첫번째 장점은 이러한 데이터 계산의 과정을 아주 단순한 수식으로 서술할 수 있다는 점이다. 그러기 위해서는 선형대수에서 사용되는 여러가지 기호와 개념을 익혀야 한다.
데이터의 유형
선형대수에서 다루는 데이터는 크게 스칼라(scalar), 벡터(vector), 행렬(matrix), 이 세가지 이다.
간단하게 말하자면 스칼라는 숫자 하나로 이루어진 데이터이고 벡터는 여러개의 숫자로 이루어진 데이터 레코드이며 행렬은 벡터, 즉 데이터 레코드가 여러개 있는 데이터 집합이라고 볼 수 있다.
스칼라
스칼라는 하나의 숫자를 말한다. 예를 들어 어떤 붓꽃(iris) 샘플의 꽃잎의 길이를 측정하는 하나의 숫자가 나올 것이다. 이 숫자는 스칼라이다.
스칼라는 보통 $x$와 같이 알파벳 소문자로 표기하며 실수(real number)인 숫자 중의 하나이므로 실수 집합의 원소라는 의미에서 다음과 같이 표기한다.
$$ x \in \mathbb{R} $$
벡터
벡터는 복수개의 숫자가 특정 순서대로 모여 있는 것을 말한다. 사실 대부분의 데이터 분석에서 하나의 데이터 레코드는 여러개의 숫자로 이루어진 경우가 많다. 예를 들어 붓꽃의 종을 알아내기 위해 크기를 측정하게 되면 꽃잎의 길이 $x_1$ 뿐 아니라 꽃잎의 폭 $x_2$ , 꽃받침의 길이 $x_3$ , 꽃받침의 폭 $x_4$  이라는 4개의 숫자를 측정할 수 있다. 이렇게 측정된 4개의 숫자를 하나의 쌍(tuple) $x$ 로 생각하여 다음과 같이 표기한다.
$$ 
x = \begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
x_{3} \
x_{4} \
\end{bmatrix}
$$
여기에서 주의할 점은 벡터는 복수의 행(row)을 가지고 하나의 열(column)을 가지는 형태로 위에서 아래로 표기한다는 점이다.
이 때 $x$는 4개의 실수(real number)로 이루어져 있기 때문에 4차원 벡터라고 하고 다음과 같이 4차원임을 표기한다.
$$ x \in \mathbb{R}^4 $$
만약 이 데이터를 이용하여 붓꽃의 종을 결정하는 예측 문제를 풀고 있다면 이 벡터를 feature vector라고 하기도 한다.
만약 4개가 아니라 $N$개의 숫자가 모여 있는 경우의 표기는 다음과 같다.
$$ 
x = \begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{N} \
\end{bmatrix}
,\;\;\;\;
x \in \mathbb{R}^N
$$
NumPy를 사용하면 벡터는 1차원 ndarray 객체 혹은 열의 갯수가 1개인 2차원 ndarray 객체로 표현한다. 벡터를 처리하는 프로그램에 따라서는 두 가지 중 특정한 형태만 원하는 경우도 있을 수 있기 때문에 주의해야 한다. 예를 들어 파이썬 scikit-learn 패키지에서는 벡터를 요구하는 경우에 열의 갯수가 1개인 2차원 ndarray 객체를 선호한다.
Step1:  행렬
행렬은 복수의 차원을 가지는 데이터 레코드가 다시 여러개 있는 경우의 데이터를 합쳐서 표기한 것이다. 예를 들어 앞서 말한 붓꽃의 예에서 6개의 붓꽃에 대해 크기를 측정하였다면 4차원 붓꽃 데이터가 6개가 있다. 즉, $4 \times 6 = 24$개의 실수 숫자가 있는 것이다. 이 숫자 집합을
 행렬로 나타내면 다음과 같다. 행렬은 보통 $X$와 같이 알파벳 대문자로 표기한다.
$$X = 
\begin{bmatrix}
x_{1, 1} & x_{1, 2} & x_{1, 3} & x_{1, 4} \
x_{2, 1} & x_{2, 2} & x_{2, 3} & x_{2, 4} \
x_{3, 1} & x_{3, 2} & x_{3, 3} & x_{3, 4} \
x_{4, 1} & x_{4, 2} & x_{4, 3} & x_{4, 4} \
x_{5, 1} & x_{5, 2} & x_{5, 3} & x_{5, 4} \
x_{6, 1} & x_{6, 2} & x_{6, 3} & x_{6, 4} \
\end{bmatrix}
$$
행렬 안에서 원소의 위치를 표기할 때는 $x_{2, 3}$ 처럼 두 개의 숫자 쌍을 아랫 첨자(sub-script)로 붙여서 표기한다. 첫번째 숫자가 행(row)을 뜻하고 두번째 숫자가 열(column)을 뜻한다. 예를 들어 $x_{2, 3}$ 는 두번째 행(위에서 아래로 두번째), 세번째 열(왼쪽에서 오른쪽으로 세번째)의 숫자를 뜻한다.
붓꽃의 예에서는 하나의 데이터 레코드가 4차원이였다는 점을 기억하자. 따라서 이 행렬 표기에서는 하나의 행(row)이 붓꽃 하나에 대한 데이터 레코드가 된다. 
하나의 데이터 레코드를 나타낼 때는 하나의 열(column)로 나타내고 복수의 데이터 레코드 집합을 나타낼 때는 하나의 데이터 레코드가 하나의 행(row)으로 표기하는 것은 일관성이 없어 보지만 데이터 분석에서 쓰는 일반적인 관례이므로 익히고 있어야 한다. 
만약 이 데이터를 이용하여 붓꽃의 종을 결정하는 예측 문제를 풀고 있다면 이 행렬를 feature matrix라고 하기도 한다.
이 행렬의 크기를 수식으로 표시할 때는 행의 크기 곱하기 열의 크기의 형태로 다음과 같이 나타낸다.
$$ X \in \mathbb{R}^{4\times 6} $$
벡터도 열의 수가 1인 특수한 행렬이기 때문에 벡터의 크기를 표시할 때 행렬 표기에 맞추어 다음과 같이 쓰기도 한다.
$$ x \in \mathbb{R}^{4\times 1} $$
NumPy를 이용하여 행렬을 표기할 때는 2차원 ndarray 객체를 사용한다.
Step2:  특수한 행렬
몇가지 특수한 행렬에 대해서는 별도의 이름이 붙어있다. 
행렬에서 행의 숫자와 열의 숫자가 같은 위치를 대각(diagonal)이라고 하고 대각 위치에 있지 않은 것들은 비대각(off-diagonal)이라고 한다. 모든 비대각 요소가 0인 행렬을 대각 행렬(diagonal matrix)이라고 한다.
$$ D \in \mathbb{R}^{N \times N} $$
$$ 
D = 
\begin{bmatrix}
D_{1} & 0 & \cdots & 0 \
0 & D_{2} & \cdots & 0 \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
0 & 0 & \cdots & D_{N} \
\end{bmatrix}
$$
NumPy로 대각행렬을 생성하려면 diag 명령을 사용한다.
Step3:  대각 행렬 중에서도 모든 대각 성분의 값이 1인 대각 행렬을 단위 행렬(identity matrix)이라고 한다. 단위 행렬은 보통 알파벳 대문자 $I$로 표기하는 경우가 많다.
$$ I \in \mathbb{R}^{N \times N} $$
$$ 
I = 
\begin{bmatrix}
1 & 0 & \cdots & 0 \
0 & 1 & \cdots & 0 \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
0 & 0 & \cdots & 1 \
\end{bmatrix}
$$
NumPy로 단위행렬을 생성하려면 identity 혹은 eye 명령을 사용한다.
Step4:  연산
행렬의 연산을 이용하면 대량의 데이터에 대한 계산을 간단한 수식으로 나타낼 수 있다. 물론 행렬에 대한 연산은 보통의 숫자 즉, 스칼라에 대한 사칙 연산과는 다른 규칙을 적용하므로 이 규칙을 외워야 한다.
전치 연산
전치(transpose) 연산은 행렬의 행과 열을 바꾸는 연산을 말한다. 벡터 기호에 $T$라는 윗첨자(super-script)를 붙어서 표기한다. 예를 들어 앞에서 보인 $4\times 6$ 차원의 행렬을 전치 연산하면 $6\times 4$ 차원의 행렬이 된다.
$$
X = 
\begin{bmatrix}
x_{1, 1} & x_{1, 2} & x_{1, 3} & x_{1, 4} \
x_{2, 1} & x_{2, 2} & x_{2, 3} & x_{2, 4} \
x_{3, 1} & x_{3, 2} & x_{3, 3} & x_{3, 4} \
x_{4, 1} & x_{4, 2} & x_{4, 3} & x_{4, 4} \
x_{5, 1} & x_{5, 2} & x_{5, 3} & x_{5, 4} \
x_{6, 1} & x_{6, 2} & x_{6, 3} & x_{6, 4} \
\end{bmatrix}
\;\;\;
\rightarrow
\;\;\;
X^T = 
\begin{bmatrix}
x_{1, 1} & x_{2, 1} & x_{3, 1} & x_{4, 1}  & x_{5, 1}  & x_{6, 1} \
x_{1, 2} & x_{2, 2} & x_{3, 2} & x_{4, 2}  & x_{5, 2}  & x_{6, 2} \
x_{1, 3} & x_{2, 3} & x_{3, 3} & x_{4, 3}  & x_{5, 3}  & x_{6, 3} \
x_{1, 4} & x_{2, 4} & x_{3, 4} & x_{4, 4}  & x_{5, 4}  & x_{6, 4} \
\end{bmatrix}
$$
벡터도 열의 수가 1인 특수한 행렬이므로 벡터에 대해서도 전치 연산을 적용할 수 있다. 이 때 $x$와 같이 열의 수가 1인 행렬을 열 벡터(column vector)라고 하고 $x^T$와 같이 행의 수가 1인 행렬을 행 벡터(row vector)라고 한다.
$$ 
x = 
\begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{N} \
\end{bmatrix}
\; \rightarrow \;
x^T = 
\begin{bmatrix}
x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{N}
\end{bmatrix}
$$
NumPy에서는 ndarray 객체의 T라는 속성을 이용하여 전치 행렬을 구한다. 이 때 T는 메서드(method)가 아닌 속성(attribute)에 유의한다.
Step5:  행렬의 행 표기법과 열 표기법
전치 연산과 행 벡터, 열 벡터를 이용하면 행렬을 다음과 같이 복수의 열 벡터들 $c_i$, 또는 복수의 열 벡터들 $r_j^T$ 을 합친(concatenated) 형태로 표기할 수도 있다.
$$
X 
= 
\begin{bmatrix}
c_1 & c_2 & \cdots & c_M
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
r_1^T \ r_2^T \ \vdots \ r_N^T 
\end{bmatrix}
$$
$$ X \in \mathbb{R}^{N\times M} ,\;\;\; c_i \in R^{N \times 1} \; (i=1,\cdots,M) ,\;\;\; r_j \in R^{1 \times M} \; (j=1,\cdots,N) $$
행렬 덧셈과 뺄셈
행렬의 덧셈과 뺄셈은 같은 크기를 가진 두개의 행렬에 대해 정의되며 각각의 원소에 대해 덧셈과 뺄셈을 하면 된다. 이러한 연산을 element-wise 연산이라고 한다.
Step6:  벡터 곱셈
두 행렬의 곱셈을 정의하기 전에 우선 두 벡터의 곱셈을 알아보자. 벡터의 곱셈에는 내적(inner product)과 외적(outer product) 두 가지가 있다 여기에서는 내적에 대해서만 설명한다. 내적은 dot product라고 하기도 한다. 
두 벡터의 곱(내적)이 정의되려면 우선 두 벡터의 길이가 같으며 앞의 벡터가 행 벡터이고 뒤의 벡터가 열 벡터이어야 한다.  이때 두 벡터의 곱은 다음과 같이 각 원소들을 element-by-element로 곱한 다음에 그 값들을 다시 모두 합해서 하나의 스칼라값으로 계산된다.
$$
x^T y = 
\begin{bmatrix}
x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{N} 
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
y_{1} \
y_{2} \
\vdots \
y_{N} \
\end{bmatrix} 
= x_1 y_1 + \cdots + x_N y_N 
= \sum_{i=1}^N x_i y_i
$$
$$ x \in \mathbb{R}^{N \times 1} , \; y \in \mathbb{R}^{N \times 1} \;  \rightarrow \; x^T y \in \mathbb{R} $$
벡터의 곱은 왜 이렇게 복잡하게 정의된 것일까. 벡터의 곱을 사용한 예를 몇가지 살펴보자
가중합
가중합(weighted sum)이란 복수의 데이터를 단순히 합하는 것이 아니라 각각의 수에 중요도에 따른 어떤 가중치를 곱한 후 이 값을 합하는 것을 말한다. 만약 데이터가 $x_1, \cdots, x_N$ 이고 가중치가 $w_1, \cdots, w_N$ 이면 가중합은 다음과 같다.
$$ w_1 x_1 + \cdots + w_N x_N = \sum_{i=1}^N w_i x_i   $$ 
이를 벡터의 곱으로 나타내면 다음과 같이 $w^Tx$ 또는 $x^Tw$ 라는 간단한 수식으로 표시할 수 있다.
$$ w_1 x_1 + \cdots + w_N x_N = \sum_{i=1}^N w_i x_i   = 
\begin{bmatrix}
w_{1} && w_{2} && \cdots && w_{N}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \ x_2 \ \vdots \ x_N
\end{bmatrix}
= w^Tx =
\begin{bmatrix}
x_{1} && x_{2} && \cdots && x_{N}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
w_1 \ w_2 \ \vdots \ w_N
\end{bmatrix}
= x^Tw   $$
NumPy에서 벡터 혹은 이후에 설명할 행렬의 곱은 dot이라는 명령으로 계산한다. 2차원 행렬로 표시한 벡터의 경우에는 결과값이 스칼라가 아닌 2차원 행렬값임에 유의한다.
Step7:  제곱합
데이터 분석시에 분산(variance), 표준 편차(standard deviation)을 구하는 경우에는 각각의 데이터를 제곱한 값을 모두 더하는 계산 즉 제곱합(sum of squares)을 계산하게 된다. 이 경우에도 벡터의 곱을 사용하여 $x^Tx$로 쓸 수 있다.
$$
x^T x = 
\begin{bmatrix}
x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{N} 
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{N} \
\end{bmatrix} = \sum_{i=1}^{N} x_i^2
$$
행렬의 곱셈
벡터의 곱셈을 정의한 후에는 다음과 같이 행렬의 곱셈을 정의할 수 있다. 
$A$ 행렬과 $B$ 행렬을 곱한 결과인 $C$ 행렬의 $i$번째 행, $j$번째 열의 원소의 값은 $A$ 행렬의 $i$번째 행 벡터 $a_i^T$와 $B$ 행렬의 $j$번째 열 벡터 $b_j$의 곱으로 계산된 숫자이다.
$$ C = AB \; \rightarrow \; [c_{ij}] = a_i^T b_j $$
이 정의가 성립하려면 앞의 행렬 $A$의 열의 수가 뒤의 행렬 $B$의 행의 수와 일치해야만 한다.
$$ A \in \mathbb{R}^{N \times L} , \; B \in \mathbb{R}^{L \times M} \;  \rightarrow \; AB \in \mathbb{R}^{N \times M} $$
Step8:  그럼 이러한 행렬의 곱셈은 데이터 분석에서 어떤 경우에 사용될까. 몇가지 예를 살펴본다.
가중 벡터합
어떤 데이터 레코드 즉, 벡터의 가중합은 $w^Tx$ 또는 $x^Tw$로 표시할 수 있다는 것을 배웠다. 그런데 만약 이렇게 $w$ 가중치를 사용한 가중합을 하나의 벡터 $x$가 아니라 여러개의 벡터 $x_1, \cdots, x_M$개에 대해서 모두 계산해야 한다면 이 계산을 다음과 같이 $Xw$라는 기호로 간단하게 표시할 수 있다.
$$
\begin{bmatrix}
w_1 x_{1,1} + w_2 x_{1,2} + \cdots + w_N x_{1,N} \
w_1 x_{2,1} + w_2 x_{2,2} + \cdots + w_N x_{2,N} \
\vdots  \
w_1 x_{M,1} + w_2 x_{M,2} + \cdots + w_N x_{M,N} \
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
x_{1,1} & x_{1,2} & \cdots & x_{1,N} \
x_{2,1} & x_{2,2} & \cdots & x_{2,N} \
\vdots & \vdots & \vdots & \vdots \
x_{M,1} & x_{M,2} & \cdots & x_{M,N} \
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
w_1 \ w_2 \ \vdots \ w_N
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
x_1^T \
x_2^T \
\vdots \
x_N^T \
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
w_1 \ w_2 \ \vdots \ w_N
\end{bmatrix}
= X w 
$$
잔차
선형 회귀 분석(linear regression)을 한 결과는 가중치 벡터 $w$라는 형태로 나타나고 예측치는 이 가중치 벡터를 사용한 독립 변수 데이터 레코드 즉, 벡터 $x_i$의 가중합 $w^Tx_i$이 된다. 이 예측치와 실제 값 $y_i$의 차이를 오차(error) 혹은 잔차(residual) $e_i$ 이라고 한다. 이러한 잔차 값을 모든 독립 변수 벡터에 대해 구하면 잔차 벡터 $e$가 된다.
$$ e_i = y_i - w^Tx_i $$
잔차 벡터는 다음과 같이 $y-Xw$로 간단하게 표기할 수 있다.
$$
e =
\begin{bmatrix}
e_{1} \
e_{2} \
\vdots \
e_{M} \
\end{bmatrix}
= 
\begin{bmatrix}
y_{1} \
y_{2} \
\vdots \
y_{M} \
\end{bmatrix}
-
\begin{bmatrix}
w^T x_{1} \
w^T x_{2} \
\vdots \
w^T x_{M} \
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
y_{1} \
y_{2} \
\vdots \
y_{M} \
\end{bmatrix}
-
\begin{bmatrix}
x^T_{1}w \
x^T_{2}w \
\vdots \
x^T_{M}w \
\end{bmatrix}
= 
\begin{bmatrix}
y_{1} \
y_{2} \
\vdots \
y_{M} \
\end{bmatrix}
-
\begin{bmatrix}
x^T_{1} \
x^T_{2} \
\vdots \
x^T_{M} \
\end{bmatrix}
w
= y - Xw
$$
$$
e = y - Xw
$$
Step9:  잔차 제곱합
잔차의 크기는 잔차 벡터의 각 원소를 제곱한 후 더한 잔차 제곱합(RSS
Step10:  이차 형식
벡터의 이차 형식(Quadratic Form) 이란 어떤 벡터의 각 원소에 대해 가능한 모든 쌍의 조합 $(x_i, x_j)$을 구한 다음 그 곱셈$x_ix_j$을 더한 것을 말한다. 이 때 각 쌍에 대해 서로 다른 가중치 $a_{i,j}$를 적용하여 $a_{i,j}x_ix_j$의 합을 구한다면 다음과 같이 $x^TAx$라는 간단한 식으로 쓸 수 있다.
$$
x^T A x = 
\begin{bmatrix}
x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{N} 
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
a_{1,1} & a_{1,2} & \cdots & a_{1,N} \
a_{2,1} & a_{2,2} & \cdots & a_{2,N} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
a_{N,1} & a_{N,2} & \cdots & a_{N,N} \
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{N} \
\end{bmatrix} = \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{N} a_{i,j} x_i x_j 
$$
예를 들어 $ x = [1, 2, 3]^T $ 이고 A가 다음과 같다면
$$ A =
\begin{pmatrix}
1 & 2 & 3 \
4 & 5 & 6 \
7 & 8 & 9 \
\end{pmatrix}
$$
NumPy 에서 벡터의 이차 형식은 다음과 같이 계산한다.
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
x, np.shape(x)
x = np.array([[1], [2], [3], [4]])
x, np.shape(x)
Explanation: NumPy를 활용한 선형대수 입문
선형대수(linear algebra)는 데이터 분석에 필요한 각종 계산을 위한 기본적인 학문이다. 
데이터 분석을 하기 위해서는 실제로 수많은 숫자의 계산이 필요하다. 하나의 데이터 레코드(record)가 수십개에서 수천개의 숫자로 이루어져 있을 수도 있고 수십개에서 수백만개의 이러한 데이터 레코드를 조합하여 계산하는 과정이 필요할 수 있다. 
선형대수를 사용하는 첫번째 장점은 이러한 데이터 계산의 과정을 아주 단순한 수식으로 서술할 수 있다는 점이다. 그러기 위해서는 선형대수에서 사용되는 여러가지 기호와 개념을 익혀야 한다.
데이터의 유형
선형대수에서 다루는 데이터는 크게 스칼라(scalar), 벡터(vector), 행렬(matrix), 이 세가지 이다.
간단하게 말하자면 스칼라는 숫자 하나로 이루어진 데이터이고 벡터는 여러개의 숫자로 이루어진 데이터 레코드이며 행렬은 벡터, 즉 데이터 레코드가 여러개 있는 데이터 집합이라고 볼 수 있다.
스칼라
스칼라는 하나의 숫자를 말한다. 예를 들어 어떤 붓꽃(iris) 샘플의 꽃잎의 길이를 측정하는 하나의 숫자가 나올 것이다. 이 숫자는 스칼라이다.
스칼라는 보통 $x$와 같이 알파벳 소문자로 표기하며 실수(real number)인 숫자 중의 하나이므로 실수 집합의 원소라는 의미에서 다음과 같이 표기한다.
$$ x \in \mathbb{R} $$
벡터
벡터는 복수개의 숫자가 특정 순서대로 모여 있는 것을 말한다. 사실 대부분의 데이터 분석에서 하나의 데이터 레코드는 여러개의 숫자로 이루어진 경우가 많다. 예를 들어 붓꽃의 종을 알아내기 위해 크기를 측정하게 되면 꽃잎의 길이 $x_1$ 뿐 아니라 꽃잎의 폭 $x_2$ , 꽃받침의 길이 $x_3$ , 꽃받침의 폭 $x_4$  이라는 4개의 숫자를 측정할 수 있다. 이렇게 측정된 4개의 숫자를 하나의 쌍(tuple) $x$ 로 생각하여 다음과 같이 표기한다.
$$ 
x = \begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
x_{3} \
x_{4} \
\end{bmatrix}
$$
여기에서 주의할 점은 벡터는 복수의 행(row)을 가지고 하나의 열(column)을 가지는 형태로 위에서 아래로 표기한다는 점이다.
이 때 $x$는 4개의 실수(real number)로 이루어져 있기 때문에 4차원 벡터라고 하고 다음과 같이 4차원임을 표기한다.
$$ x \in \mathbb{R}^4 $$
만약 이 데이터를 이용하여 붓꽃의 종을 결정하는 예측 문제를 풀고 있다면 이 벡터를 feature vector라고 하기도 한다.
만약 4개가 아니라 $N$개의 숫자가 모여 있는 경우의 표기는 다음과 같다.
$$ 
x = \begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{N} \
\end{bmatrix}
,\;\;\;\;
x \in \mathbb{R}^N
$$
NumPy를 사용하면 벡터는 1차원 ndarray 객체 혹은 열의 갯수가 1개인 2차원 ndarray 객체로 표현한다. 벡터를 처리하는 프로그램에 따라서는 두 가지 중 특정한 형태만 원하는 경우도 있을 수 있기 때문에 주의해야 한다. 예를 들어 파이썬 scikit-learn 패키지에서는 벡터를 요구하는 경우에 열의 갯수가 1개인 2차원 ndarray 객체를 선호한다.
End of explanation
X = np.array([[11,12,13],[21,22,23]])
X
Explanation: 행렬
행렬은 복수의 차원을 가지는 데이터 레코드가 다시 여러개 있는 경우의 데이터를 합쳐서 표기한 것이다. 예를 들어 앞서 말한 붓꽃의 예에서 6개의 붓꽃에 대해 크기를 측정하였다면 4차원 붓꽃 데이터가 6개가 있다. 즉, $4 \times 6 = 24$개의 실수 숫자가 있는 것이다. 이 숫자 집합을
 행렬로 나타내면 다음과 같다. 행렬은 보통 $X$와 같이 알파벳 대문자로 표기한다.
$$X = 
\begin{bmatrix}
x_{1, 1} & x_{1, 2} & x_{1, 3} & x_{1, 4} \
x_{2, 1} & x_{2, 2} & x_{2, 3} & x_{2, 4} \
x_{3, 1} & x_{3, 2} & x_{3, 3} & x_{3, 4} \
x_{4, 1} & x_{4, 2} & x_{4, 3} & x_{4, 4} \
x_{5, 1} & x_{5, 2} & x_{5, 3} & x_{5, 4} \
x_{6, 1} & x_{6, 2} & x_{6, 3} & x_{6, 4} \
\end{bmatrix}
$$
행렬 안에서 원소의 위치를 표기할 때는 $x_{2, 3}$ 처럼 두 개의 숫자 쌍을 아랫 첨자(sub-script)로 붙여서 표기한다. 첫번째 숫자가 행(row)을 뜻하고 두번째 숫자가 열(column)을 뜻한다. 예를 들어 $x_{2, 3}$ 는 두번째 행(위에서 아래로 두번째), 세번째 열(왼쪽에서 오른쪽으로 세번째)의 숫자를 뜻한다.
붓꽃의 예에서는 하나의 데이터 레코드가 4차원이였다는 점을 기억하자. 따라서 이 행렬 표기에서는 하나의 행(row)이 붓꽃 하나에 대한 데이터 레코드가 된다. 
하나의 데이터 레코드를 나타낼 때는 하나의 열(column)로 나타내고 복수의 데이터 레코드 집합을 나타낼 때는 하나의 데이터 레코드가 하나의 행(row)으로 표기하는 것은 일관성이 없어 보지만 데이터 분석에서 쓰는 일반적인 관례이므로 익히고 있어야 한다. 
만약 이 데이터를 이용하여 붓꽃의 종을 결정하는 예측 문제를 풀고 있다면 이 행렬를 feature matrix라고 하기도 한다.
이 행렬의 크기를 수식으로 표시할 때는 행의 크기 곱하기 열의 크기의 형태로 다음과 같이 나타낸다.
$$ X \in \mathbb{R}^{4\times 6} $$
벡터도 열의 수가 1인 특수한 행렬이기 때문에 벡터의 크기를 표시할 때 행렬 표기에 맞추어 다음과 같이 쓰기도 한다.
$$ x \in \mathbb{R}^{4\times 1} $$
NumPy를 이용하여 행렬을 표기할 때는 2차원 ndarray 객체를 사용한다.
End of explanation
np.diag([3, 4, 1])
Explanation: 특수한 행렬
몇가지 특수한 행렬에 대해서는 별도의 이름이 붙어있다. 
행렬에서 행의 숫자와 열의 숫자가 같은 위치를 대각(diagonal)이라고 하고 대각 위치에 있지 않은 것들은 비대각(off-diagonal)이라고 한다. 모든 비대각 요소가 0인 행렬을 대각 행렬(diagonal matrix)이라고 한다.
$$ D \in \mathbb{R}^{N \times N} $$
$$ 
D = 
\begin{bmatrix}
D_{1} & 0 & \cdots & 0 \
0 & D_{2} & \cdots & 0 \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
0 & 0 & \cdots & D_{N} \
\end{bmatrix}
$$
NumPy로 대각행렬을 생성하려면 diag 명령을 사용한다.
End of explanation
np.identity(3)
np.eye(5)
Explanation: 대각 행렬 중에서도 모든 대각 성분의 값이 1인 대각 행렬을 단위 행렬(identity matrix)이라고 한다. 단위 행렬은 보통 알파벳 대문자 $I$로 표기하는 경우가 많다.
$$ I \in \mathbb{R}^{N \times N} $$
$$ 
I = 
\begin{bmatrix}
1 & 0 & \cdots & 0 \
0 & 1 & \cdots & 0 \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
0 & 0 & \cdots & 1 \
\end{bmatrix}
$$
NumPy로 단위행렬을 생성하려면 identity 혹은 eye 명령을 사용한다.
End of explanation
X = np.array([[11,12,13],[21,22,23]])
X
X.T
Explanation: 연산
행렬의 연산을 이용하면 대량의 데이터에 대한 계산을 간단한 수식으로 나타낼 수 있다. 물론 행렬에 대한 연산은 보통의 숫자 즉, 스칼라에 대한 사칙 연산과는 다른 규칙을 적용하므로 이 규칙을 외워야 한다.
전치 연산
전치(transpose) 연산은 행렬의 행과 열을 바꾸는 연산을 말한다. 벡터 기호에 $T$라는 윗첨자(super-script)를 붙어서 표기한다. 예를 들어 앞에서 보인 $4\times 6$ 차원의 행렬을 전치 연산하면 $6\times 4$ 차원의 행렬이 된다.
$$
X = 
\begin{bmatrix}
x_{1, 1} & x_{1, 2} & x_{1, 3} & x_{1, 4} \
x_{2, 1} & x_{2, 2} & x_{2, 3} & x_{2, 4} \
x_{3, 1} & x_{3, 2} & x_{3, 3} & x_{3, 4} \
x_{4, 1} & x_{4, 2} & x_{4, 3} & x_{4, 4} \
x_{5, 1} & x_{5, 2} & x_{5, 3} & x_{5, 4} \
x_{6, 1} & x_{6, 2} & x_{6, 3} & x_{6, 4} \
\end{bmatrix}
\;\;\;
\rightarrow
\;\;\;
X^T = 
\begin{bmatrix}
x_{1, 1} & x_{2, 1} & x_{3, 1} & x_{4, 1}  & x_{5, 1}  & x_{6, 1} \
x_{1, 2} & x_{2, 2} & x_{3, 2} & x_{4, 2}  & x_{5, 2}  & x_{6, 2} \
x_{1, 3} & x_{2, 3} & x_{3, 3} & x_{4, 3}  & x_{5, 3}  & x_{6, 3} \
x_{1, 4} & x_{2, 4} & x_{3, 4} & x_{4, 4}  & x_{5, 4}  & x_{6, 4} \
\end{bmatrix}
$$
벡터도 열의 수가 1인 특수한 행렬이므로 벡터에 대해서도 전치 연산을 적용할 수 있다. 이 때 $x$와 같이 열의 수가 1인 행렬을 열 벡터(column vector)라고 하고 $x^T$와 같이 행의 수가 1인 행렬을 행 벡터(row vector)라고 한다.
$$ 
x = 
\begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{N} \
\end{bmatrix}
\; \rightarrow \;
x^T = 
\begin{bmatrix}
x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{N}
\end{bmatrix}
$$
NumPy에서는 ndarray 객체의 T라는 속성을 이용하여 전치 행렬을 구한다. 이 때 T는 메서드(method)가 아닌 속성(attribute)에 유의한다.
End of explanation
x = np.array([10, 11, 12, 13, 14])
x
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y
x + y
x - y
Explanation: 행렬의 행 표기법과 열 표기법
전치 연산과 행 벡터, 열 벡터를 이용하면 행렬을 다음과 같이 복수의 열 벡터들 $c_i$, 또는 복수의 열 벡터들 $r_j^T$ 을 합친(concatenated) 형태로 표기할 수도 있다.
$$
X 
= 
\begin{bmatrix}
c_1 & c_2 & \cdots & c_M
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
r_1^T \ r_2^T \ \vdots \ r_N^T 
\end{bmatrix}
$$
$$ X \in \mathbb{R}^{N\times M} ,\;\;\; c_i \in R^{N \times 1} \; (i=1,\cdots,M) ,\;\;\; r_j \in R^{1 \times M} \; (j=1,\cdots,N) $$
행렬 덧셈과 뺄셈
행렬의 덧셈과 뺄셈은 같은 크기를 가진 두개의 행렬에 대해 정의되며 각각의 원소에 대해 덧셈과 뺄셈을 하면 된다. 이러한 연산을 element-wise 연산이라고 한다.
End of explanation
x = np.array([1,2,3])
y = np.array([4,5,6])
np.dot(x,y)
x = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([[4], [5], [6]])
np.dot(x.T, y)
x, y, x.T
Explanation: 벡터 곱셈
두 행렬의 곱셈을 정의하기 전에 우선 두 벡터의 곱셈을 알아보자. 벡터의 곱셈에는 내적(inner product)과 외적(outer product) 두 가지가 있다 여기에서는 내적에 대해서만 설명한다. 내적은 dot product라고 하기도 한다. 
두 벡터의 곱(내적)이 정의되려면 우선 두 벡터의 길이가 같으며 앞의 벡터가 행 벡터이고 뒤의 벡터가 열 벡터이어야 한다.  이때 두 벡터의 곱은 다음과 같이 각 원소들을 element-by-element로 곱한 다음에 그 값들을 다시 모두 합해서 하나의 스칼라값으로 계산된다.
$$
x^T y = 
\begin{bmatrix}
x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{N} 
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
y_{1} \
y_{2} \
\vdots \
y_{N} \
\end{bmatrix} 
= x_1 y_1 + \cdots + x_N y_N 
= \sum_{i=1}^N x_i y_i
$$
$$ x \in \mathbb{R}^{N \times 1} , \; y \in \mathbb{R}^{N \times 1} \;  \rightarrow \; x^T y \in \mathbb{R} $$
벡터의 곱은 왜 이렇게 복잡하게 정의된 것일까. 벡터의 곱을 사용한 예를 몇가지 살펴보자
가중합
가중합(weighted sum)이란 복수의 데이터를 단순히 합하는 것이 아니라 각각의 수에 중요도에 따른 어떤 가중치를 곱한 후 이 값을 합하는 것을 말한다. 만약 데이터가 $x_1, \cdots, x_N$ 이고 가중치가 $w_1, \cdots, w_N$ 이면 가중합은 다음과 같다.
$$ w_1 x_1 + \cdots + w_N x_N = \sum_{i=1}^N w_i x_i   $$ 
이를 벡터의 곱으로 나타내면 다음과 같이 $w^Tx$ 또는 $x^Tw$ 라는 간단한 수식으로 표시할 수 있다.
$$ w_1 x_1 + \cdots + w_N x_N = \sum_{i=1}^N w_i x_i   = 
\begin{bmatrix}
w_{1} && w_{2} && \cdots && w_{N}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_1 \ x_2 \ \vdots \ x_N
\end{bmatrix}
= w^Tx =
\begin{bmatrix}
x_{1} && x_{2} && \cdots && x_{N}
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
w_1 \ w_2 \ \vdots \ w_N
\end{bmatrix}
= x^Tw   $$
NumPy에서 벡터 혹은 이후에 설명할 행렬의 곱은 dot이라는 명령으로 계산한다. 2차원 행렬로 표시한 벡터의 경우에는 결과값이 스칼라가 아닌 2차원 행렬값임에 유의한다.
End of explanation
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
C = np.dot(A, B)
A
B
C
Explanation: 제곱합
데이터 분석시에 분산(variance), 표준 편차(standard deviation)을 구하는 경우에는 각각의 데이터를 제곱한 값을 모두 더하는 계산 즉 제곱합(sum of squares)을 계산하게 된다. 이 경우에도 벡터의 곱을 사용하여 $x^Tx$로 쓸 수 있다.
$$
x^T x = 
\begin{bmatrix}
x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{N} 
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{N} \
\end{bmatrix} = \sum_{i=1}^{N} x_i^2
$$
행렬의 곱셈
벡터의 곱셈을 정의한 후에는 다음과 같이 행렬의 곱셈을 정의할 수 있다. 
$A$ 행렬과 $B$ 행렬을 곱한 결과인 $C$ 행렬의 $i$번째 행, $j$번째 열의 원소의 값은 $A$ 행렬의 $i$번째 행 벡터 $a_i^T$와 $B$ 행렬의 $j$번째 열 벡터 $b_j$의 곱으로 계산된 숫자이다.
$$ C = AB \; \rightarrow \; [c_{ij}] = a_i^T b_j $$
이 정의가 성립하려면 앞의 행렬 $A$의 열의 수가 뒤의 행렬 $B$의 행의 수와 일치해야만 한다.
$$ A \in \mathbb{R}^{N \times L} , \; B \in \mathbb{R}^{L \times M} \;  \rightarrow \; AB \in \mathbb{R}^{N \times M} $$
End of explanation
from sklearn.datasets import make_regression
X, y = make_regression(4, 3)
X
y
w = np.linalg.lstsq(X, y)[0]
w
e = y - np.dot(X, w)
e
Explanation: 그럼 이러한 행렬의 곱셈은 데이터 분석에서 어떤 경우에 사용될까. 몇가지 예를 살펴본다.
가중 벡터합
어떤 데이터 레코드 즉, 벡터의 가중합은 $w^Tx$ 또는 $x^Tw$로 표시할 수 있다는 것을 배웠다. 그런데 만약 이렇게 $w$ 가중치를 사용한 가중합을 하나의 벡터 $x$가 아니라 여러개의 벡터 $x_1, \cdots, x_M$개에 대해서 모두 계산해야 한다면 이 계산을 다음과 같이 $Xw$라는 기호로 간단하게 표시할 수 있다.
$$
\begin{bmatrix}
w_1 x_{1,1} + w_2 x_{1,2} + \cdots + w_N x_{1,N} \
w_1 x_{2,1} + w_2 x_{2,2} + \cdots + w_N x_{2,N} \
\vdots  \
w_1 x_{M,1} + w_2 x_{M,2} + \cdots + w_N x_{M,N} \
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
x_{1,1} & x_{1,2} & \cdots & x_{1,N} \
x_{2,1} & x_{2,2} & \cdots & x_{2,N} \
\vdots & \vdots & \vdots & \vdots \
x_{M,1} & x_{M,2} & \cdots & x_{M,N} \
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
w_1 \ w_2 \ \vdots \ w_N
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
x_1^T \
x_2^T \
\vdots \
x_N^T \
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
w_1 \ w_2 \ \vdots \ w_N
\end{bmatrix}
= X w 
$$
잔차
선형 회귀 분석(linear regression)을 한 결과는 가중치 벡터 $w$라는 형태로 나타나고 예측치는 이 가중치 벡터를 사용한 독립 변수 데이터 레코드 즉, 벡터 $x_i$의 가중합 $w^Tx_i$이 된다. 이 예측치와 실제 값 $y_i$의 차이를 오차(error) 혹은 잔차(residual) $e_i$ 이라고 한다. 이러한 잔차 값을 모든 독립 변수 벡터에 대해 구하면 잔차 벡터 $e$가 된다.
$$ e_i = y_i - w^Tx_i $$
잔차 벡터는 다음과 같이 $y-Xw$로 간단하게 표기할 수 있다.
$$
e =
\begin{bmatrix}
e_{1} \
e_{2} \
\vdots \
e_{M} \
\end{bmatrix}
= 
\begin{bmatrix}
y_{1} \
y_{2} \
\vdots \
y_{M} \
\end{bmatrix}
-
\begin{bmatrix}
w^T x_{1} \
w^T x_{2} \
\vdots \
w^T x_{M} \
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
y_{1} \
y_{2} \
\vdots \
y_{M} \
\end{bmatrix}
-
\begin{bmatrix}
x^T_{1}w \
x^T_{2}w \
\vdots \
x^T_{M}w \
\end{bmatrix}
= 
\begin{bmatrix}
y_{1} \
y_{2} \
\vdots \
y_{M} \
\end{bmatrix}
-
\begin{bmatrix}
x^T_{1} \
x^T_{2} \
\vdots \
x^T_{M} \
\end{bmatrix}
w
= y - Xw
$$
$$
e = y - Xw
$$
End of explanation
np.dot(e.T,e)
Explanation: 잔차 제곱합
잔차의 크기는 잔차 벡터의 각 원소를 제곱한 후 더한 잔차 제곱합(RSS: Residual Sum of Squares)를 이용하여 구한다. 이 값은 $e^Te$로 간단하게 쓸 수 있으며 그 값은 다음과 같이 계산한다.
$$
e^Te = \sum_{i=1}^{N} (y_i - w^Tx_i)^2 = (y - Xw)^T (y - Xw)
$$
End of explanation
x = np.array([1,2,3])
x
A = np.arange(1, 10).reshape(3,3)
A
np.dot(x, A)
np.dot(np.dot(x, A), x)
Explanation: 이차 형식
벡터의 이차 형식(Quadratic Form) 이란 어떤 벡터의 각 원소에 대해 가능한 모든 쌍의 조합 $(x_i, x_j)$을 구한 다음 그 곱셈$x_ix_j$을 더한 것을 말한다. 이 때 각 쌍에 대해 서로 다른 가중치 $a_{i,j}$를 적용하여 $a_{i,j}x_ix_j$의 합을 구한다면 다음과 같이 $x^TAx$라는 간단한 식으로 쓸 수 있다.
$$
x^T A x = 
\begin{bmatrix}
x_{1} & x_{2} & \cdots & x_{N} 
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
a_{1,1} & a_{1,2} & \cdots & a_{1,N} \
a_{2,1} & a_{2,2} & \cdots & a_{2,N} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
a_{N,1} & a_{N,2} & \cdots & a_{N,N} \
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{N} \
\end{bmatrix} = \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{N} a_{i,j} x_i x_j 
$$
예를 들어 $ x = [1, 2, 3]^T $ 이고 A가 다음과 같다면
$$ A =
\begin{pmatrix}
1 & 2 & 3 \
4 & 5 & 6 \
7 & 8 & 9 \
\end{pmatrix}
$$
NumPy 에서 벡터의 이차 형식은 다음과 같이 계산한다.
End of explanation
<END_TASK>