[선대] 2-7강. 선형 독립과 기저 (linearly independent & basis) 직관적 설명

[@hyukppen]

> rank 구하기 예제: kzbin.info/www/bejne/bX2nlpWKbtVnm9U 중간고사 만점대비반 20 문제: kzbin.info/www/bejne/j5KUaWRmpsipoMk Ax=b 해의 수 판단: kzbin.info/www/bejne/nH7OaWeXlt94mq8 최소자승법 3 문제: kzbin.info/www/bejne/nV6Wc2uYYp2oa7M 고윳값 분해 6문제: kzbin.info/www/bejne/fWq7hYunr6Z_fsk 주성분 분석 연습 문제: kzbin.info/www/bejne/paHXeX2dapWiptE 특이값 분해 연습문제: kzbin.info/www/bejne/ooerd2SbhNKCh7M

[@더함-y8i]

진짜 선대 강의 중 최고입니다…!!

[@손지훈-l2c]

정말 선진 강의가 이런건가 싶네요 영상 퀄리티에 놀라는것 보다 만드시느라 고생많이 하셨겠다가 먼저 떠오를 정도로 퀄리티가 좋네요. 정말 훌륭한 강의 잘 듣고 갑니다!

[@hyukppen]

ㅎㅎㅎㅎ알아주셔서 감사합니다!! 힘내서 계속 강의 만들도록 하겠습니다!

[@gdg1957]

23년 3월에도 잘 듣고 있습니다 감사합니다

[@spicaim]

늦깎이 대학원생입니다. 교수님 설명은 외계어였는데, 이 강의는 이해가 쉬워요. 사막의 오아시스를 만난 기분이예요. 감사합니다.

[@감자깡다구]

항상 식으로 생각하고 접하다가 벡터라는 개념을 3D쓰면서 공간상으로 설명해주는 것을 접하니까 진짜 확 와닿아서 넘넘 도움이 진짜 많이 되어요ㅜㅜㅜ감사합니다 진짜 선형대수 명강의에요!!!

[@hyukppen]

감사합니다! ㅎㅎ 열심히 만든 보람이 있군요ㅠㅡㅠ 주변에도 혁펜하임 많이 알려주세요오 ㅎㅎㅎ

[@서지렝]

정말 유용합니다 허나 저만 알고싶기 때문에 계절학기 시험끝나고 친구들에게 채널 추천할게요 ㅎㅎ

[@hyukppen]

ㅋㅋㅋㅋ 셤 끝나고는 꼭 추천해주기에요~~!

[@naffi14039]

유료강의 듣다가 이해가 안 되서 보고있는데 너무 좋습니다..... 진심 유료 강의보다 10배 낫네요. 시각 자료까지 겸해서 설명해주시니 이해가 정말 잘 됩니다. 양질의 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.

[@oirii]

정말 너무너무 감사드려요... 한줄기 빛과 같은 영상이에요.. 정말로요.. 감사드립니다.

[@thk9969]

개념 설명을 직관적으로 잘 설명해주셔서 그냥 책 보는 것보다 훨씬 흡수 속도가 빨라지네요.. 감사합니다ㅎㅎ

[@MinHyukPark-te2hx]

교수가 한시간동안 설명한걸 10분만에 이해시켜주시네요…선생님…감사합니다..!

[@aronkloepping6776]

선생님 강의 너무 재미있고 설명이 귀에 쏙쏙 들어오네요. 감사합니다!

[@전효경-e9s]

정말 2,3차원으로 직접 보여주시니 더 이해가 잘돼요!! 감사합니다

[@yo-uz3cn]

오늘 좋은 강의 감사합니다 책보고 너무 어려웠는데 강의보고 보니까 한결 괜찮아졌어요~~

[@30720]

2차원, 3차원을 이용해서 직관적으로 딱 이해할수 있게 해주시다니 혁님은 정말 대단한것 같습니다.

[@유광채-g3h]

진짜 최곱니다 ㅠㅠ independent는 알아도 왜 linear independent일까 했는데 스타트업 비유 찰떡이네요 ㅋㅋㅋㅋ 잘 듣고 갑니다!

[@박세영-z7m]

댓글 잘 안다는데 너무 감사드립니다.. 생성집합이 계속 이해가 안됐는데 그림보니까 바로 이해됐어요! 좋은 강의 감사해요!!!

[@으하핳-k8h]

이 강의 덕분에 단순히 선형대수 문제를 푸는 것을 넘어서 이해할 수 있게 됐어요!! 정말 감사합니다

[@LIS75608]

와… 이 강의를 왜 이제 알았을까 싶네요 너무너무 유익합니다 전달력진짜👍👍

[@라라라랄00]

최고의 명강의..

[@DongwonJeong]

독일에서 곧 컴공과 학사 시작하는 유학생이예요. 시간표를 보니까 제가 한국에서 안배워 본 선형대수학을 배우길래 유튜브로 여기저기 찾아보다가 혁펜하임님 강의를 보게 됬어요. 강의가 길지 않고 정말 필요한 핵심 내용을 이해하기 쉽게 알려주셔서, 코딩할 때 선형대수학이 필요한 사람이나 와 저같이 대학교 가기 전에 간단하게 공부하려는 사람에게 아주 알맞은 강의가 아닐까 싶어요. 좋은 강의 만들어 주셔서 감사합니다. 학기 시작하고 수업 이해 안가면 종종 찾아올게요. ㅎㅎ

[@1ncursio]

항상 재밌게 잘 보고 있습니다.

[@naegongeat99]

정말 감사합니다. 너무 쉬우면서 확실하게 알 수 있겠어요.

[@robomaglor]

학생들 가르치는데 도움이 되었습니다. 감사합니다.

[@hyukppen]

댓글 감사합니다 ㅎㅎ 학생들한테 혁펜하임 추천 한번 해주세요~!! ㅎㅎㅎ

[@llliliillilillli7895]

여기 채널 강의들 볼때마다 지루하지가 않고 너무 재밌게 내용들 잘 들어와영

[@hyukppen]

ㅎㅎ 말씀 감사합니다!

[@최최민우-p2h]

혁님 파이토치4기 강의도 듣고있지만, 퇴근하고 공부할맛납니다. 그리고 시각적이해가 동반되서 설명해주시니 공부할때 재미가있습니다. 앞으로도 계속 계속좋은강의 부탁드립니다.

[@김민지-u6h]

댓글 잘 안다는데 정말 감샤합니다... 🆙

[@김준형-s9f]

진짜 구독이 아깝지 않아요 구글링하면서 개고생하다가 혁펜하임 알고나서 부터는 이것만 봐도 충분한 것 같아요ㅋㅋ 기하적으로 설명해주니까 머리에 쏙쏙 들어오네요

[@hyukppen]

회원가입까지 ㅠ.ㅠ 감사합니다!!

[@science_100]

12월 20일 동안 선대 다듣기 9강 완료 (혁형. 정말 사랑하고 감사합니다)

[@서연-d8c]

대학와서 노베이스로 선형대수 강의를 들으려니까 머리가 너무 아팠는데 정말.. 한줄기 빛이네요 이 강의는... 감사합니다ㅠㅠ

[@wangddinkong]

설명이 미쳤네요,,,, 진짜 덕분에 재밌게 공부합니다!! 감사합니다 :)

[@hyukppen]

말씀 감사합니다!!

[@몽쉘m]

선대가 이렇게 재밌는 과목이었던가 싶어요.. 혁펜하임 폼은 언제나 미쳤다.

[@김민찬-h1n]

와 시각화가 되니깐 기저가 뭔지 이해가 확 되네요..... 너무 감사합니다........

[@최은서-n6s]

1년전 강의지만, 대학원 면접을 앞두고 개념을 다잡는데 정말 큰 도움이 됩니다!! 감사합니다!!

[@bk4511]

와 이틀동안 100% 설명이 안되던게 이 영상 하나로 머리에 바로 들어왔어요 너무 감사합니다 바로 좋아요 누르고 구독했어요

[@hyukppen]

ㅎㅎㅎ 환영합니다!!

[@swsw9162]

너무 좋아욥!!

[@pigsoon012]

너무 재미있고, 훌륭한 강의 입니다. 구독 좋아요 알람설정까지 했어요

[@hyukppen]

ㅎㅎㅎ 환영합니다!

[@ahnjungryul5473]

수학을 이렇게 재밌게 가르쳐주시다니 정말 훌륭합니다! 앞으로도 유익한 강의 많이 업로드해주세요!

[@yjkim5069]

진짜 못참고 멤버십가입 해버렸다.. 좋은 강의 감사합니다

[@hyukppen]

환영합니다 😆

[@허재준-i1s]

명강의는 명강의다

[@youtube_official_manager]

좋아요 누르는 게 습관이 안 되어있어서 눌러달란 말씀에 아차 싶어 바로 눌렀습니다.. 좋은 강의 정말 감사합니다.

[@hyukppen]

감사합니다!! 좋아요 하나만으로 큰 힘이 됩니다 ㅎㅎㅎㅎ

[@이영준-w8z]

놀랍게도 며칠간 이해 안되었던 개념이 바로 이해됨요 ㅎㅎㅎㅎㅎ 압도적이었습니다 ㅎㅎ

[@cafffffeine]

비유가 정말 인상적이네요 강의 끝까지 달려보겠습니다!!!!

[@철이수학]

정말 알아듣기 쉽게 설명해주시는거 같습니다 감사합니다!

[@bdslee72]

회사에서 AI기초 인강을 KAIST 교수님께 선대강의 듣다가 도저히 이해가 안되서 여기와서 다시 배우고 이해가 조금씩 됩니다 감사합니다

[@지이-m6q]

감사합니다 설명을 정말 잘하시네요!!

[@user-od3bf8fr2y]

이런 좋은 강의 올려주셔서 정말 감사합니다

[@ghjadf3654]

공대생입니다 교수님 설명은 언제 들어도 이해하지 못하겠는데 혁님 설명으론 1트에 이해할 수 있어 기쁩니다 학기 끝나고 인공지능 강의도 들으러 오겠습니다.. 감사합니다

[@hyukppen]

귯귯 ㅎㅎㅎ 방학때도 혁펜하임과 함께!! 감사합니다

[@pistachioalmond2550]

ㅋㅋㅋㅋ저도 교수님 설명으로 이해못해서 유튜브 떠돌다가 혁님 동영상 1개 본 뒤로 정주행 중입니다 ㅋㅋㅋ혁님 감사합니다~

[@wawab5710]

AI 대학원 면접 준비하면서 정리할 겸 보고 있는데 정말 도움이 많이 됩니다!

[@빡또-d9l]

샘 쵝오! 무식한 내가 이해할랑말랑 하니까 쵝오 ㅋㅋ

[@user-soome]

선형대수 너무 막막했는데 쉽게 직관적으로 알려주셔서 감사해여:)

[@한상희-w4c]

진짜 유익한 내용으로 꽉차있네요. 좋은 강의 감사합니다!!

[@Arsenalee92]

늘 감사드립니다!! 덕분에 선대를 쉽고 빠르게 이해하고 있어요^^

[@hyukppen]

말씀 감사합니다! ㅎㅎ

[@leejieun4647]

도움이 되었어요. 감사합니다~

[@최정현-t1i]

형님 감사합니다..ㅎㅎ 댓글 안달고 정주행하고 있었는데 깜짝 놀라서 댓글답니다! 이런 좋은 강의 무료로 올려주심에 저도 항상 홍보중입니다!!! 형님 잘되기를 바라고 힘내십쇼 응원합니다 ㅎ

[@hyukppen]

홍보 감사합니다!! ㅎㅎ

[@서예경-t6g]

와..... 진짜 이해가 그냥 쏙쏙 됩니다 시각적 자료까지 넘 감사합니다!!!

[@서예경-t6g]

재미까지 있어요🤣 선대가 이렇게 재밌게 공부할 수 있는 과목이었다니... 좋은 강의 정말 감사합니다~

[@hyukppen]

@@서예경-t6g ㅎㅎㅎㅎ 감사합니닷!!

[@import_numpy_as_np]

basis : 주어진 벡터 공간에서 공간을 span하는 lineary indenpendt한 공간 어떤 공간을 이루는 필수적인 구성요소

[@wpgud1357]

너무 좋네요 앞으로도 좋은 강의 많이 만들어주셨으면 좋겠어요 속도감 편집 예시 개념설명 모두 최고에요 구독 좋아요 누르고 갑니다!

[@hyukppen]

오옷 ㅎㅎㅎ 뉴 구독자님 환영합니다! 주변에도 추천 부탁드려요~!

[@haneulkim4902]

정말 좋은 영상 감사합니다 :) 재밌어요!

[@JH-in4ms]

잘 보고 있습니다 설명 잘하세요!

[@jini5699]

늘 꿀잼 잘 보고 있어요👀👍

[@hyukppen]

댓글 감사해요 ㅎㅎㅎㅎ

[@카이-i5u]

전역 후 복학하려는 대학생인데 복습하기 너무 좋고 재밌어요! 퀄리티 높은 강의 감사합니다 :)

[@today_is_sunny_k]

최고에요,,,, 등록금 아깝다 ㅎㅎㅎㅎㅎ

[@user-rc9vq3wt8d]

진짜 사랑합니다

[@noahan2492]

전공서적 보다가 이걸로 보니 훨낫네요. 이걸로 일단 개념잡고 가고있습니다

[@jnayeong26]

문과 출신이지만 이공계 복전하며 열심히 공부 중인 대학원생입니다 :) 신시부터 다양한 강의 덕분에 잘 듣고 있습니다! 좋아요 누르고 가요❤️‍🔥

[@이수고가많다.응재]

수고가 많으십니다.

[@robloaa1372]

학교에서 인공지능쪽 과목 수강중인데 선형대수학 공부가 잘안돼있어서 듣고 있습니다 너무 이해가 쏙쏙 되네요 완강하고 필요할 때 계속 찾아오겠습니다 양질의 강의 감사합니다!

[@hyukppen]

감사합니다 ㅎㅎ 딥러닝 과목 (Easy! 딥러닝)도 올리고 있으니 한번 봐주세요~

[@mooo3248]

진짜 감사합니당…

[@학습및서치용]

우와 우연히 발견하고 계속 보고 있는데 개쩌네요 감자같은 고등학생의 시각으로도 이해가 가능하다니

[@박기웅-k3s]

진짜…대박이네요

[@jkhong25]

무료로 이런 재능 기부 해주셔서 감사합니다! ㅎㅎㅎ AI에 흥미가 생겨서 혁펜하임님의 AI DEEP DIVE 수강 중인데, 혁펜님의 강의력을 너무나 잘 알기에 선대 강의가 있길래 정주행 중 입니다!!! 항상 화이팅입니다!

[@hyukppen]

오옷 AI DEEP DIVE 수강 감사합니닷..!! 선대 강의 정말 심혈을 기울였습니다 끝까지 완강 가봅시다!!

[@kostrawberry]

작년에 들었던 강의는 들었지만 다시 공부해보려고 듣고 있는데 이해하기 쉽게 잘 알려주시는 거 같아요 감사합니다!

[@최수환-j3c]

잘 듣고 있습니다!

[@hyungrak.kim_ko5555]

좋은 강의 잘 봤습니다.

[@김영태-y3h]

영상 너무 감사합니다!!

[@MINWOOKIM-dp8fg]

형님 사랑합니다!

[@hyukppen]

나도♥

[@그레이스-s3q]

진짜 감사합니다

[@choohyounglee3221]

기하 그래프로 개념을 보여주니까 정말 쉽게 이해가 됩니다. 물론, 수학적 정의로 돌아오면 또 어렵지만 말이죠.ㅎㅎㅎ

[@hoitooo]

다음학기부터 선형대수학을 배우는 대학생입니다 끝까지 업로드하셨으면 좋겠습니다. 정말 이해가 잘되네요. 구독했습니다.

[@hyukppen]

구독 감사합니다! 매주 강의가 올라가고 있으니 지켜봐 주세요 ㅎㅎ

[@hamilton6385]

잘보고있습니다.!! 많은도움이됩니다.

[@배진영-p9f]

군대에서 공부 시작했는데 사막의 오아시스 같은 강의네요.

[@ddgddg13]

와!!!! 이런강의가 있다니!!!

[@이재윤-r7n]

비유 감탄하고 갑니다!ㅎㅎ 잘 보고있어요!! 감사합니다!

[@윤섭-p9l]

선대 공부하고 있는데 너무 도움이 됩니다. 항상 양질의 강의 감사드려요!!

[@hyukppen]

댓글 감사해용!! ㅎㅎㅎ

[@maly3384]

적어도 저희학교 교수님들 보다 100배는 이해 잘되게 강의하십니다 ㅋㅋㅋㅋㅋ

[@trulyheo2506]

이 강의를 처음 봤을때랑 학교에서 랩실 하면서, 수업도 듣고 하고 다시보니 훨씬 이해가 잘 됩니다! 어렵다기 보다는 낯설기때문에 어렵다고 느껴진것 같습니다 ㅎㅎ 더 열심히 해보겠습니당

[@조현서-u8l]

미쳐따........... 대박.......

[@marklee0314]

공대생 학부 2학년입니다 전공 과목에서 쉴 새 없이 튀어나오는 선형대수 관련 개념들을 몰라 공부가 정말 힘들고 이해가 어려웠는데 교수님 강의를 들으면서 정말 오랜만에 몰입해서 재미있게 공부한 것 같습니다 시각 자료들까지 손수 제작해오시는데 3차원 visualizing은 진짜 대단하네요... 항상 좋은 강의 감사드립니다!

[@hyukppen]

ㅎㅎㅎ 댓글 감사합니다!! 뒤에도 재밌는 내용이 많으니까 완강 갑시다~!

[@대머리신-p9m]

Orthogonal 집합은 linear independent의 부분집합이다. 즉, 어떤 공간을 이루는 basis를 구축할 때 basis가 굳이 직교하지 않아도 된다. Linear independent의 정의는 벡터 {vn}에 대하여 a1v1+a2v2+...+anvn=0의 방정식을 만족하는 a1, a2, ...,an의 관계식은 저것들 모두 0이다.

[@먼먼권]

감사합니다

[@extraenaak5248]

사랑해요 진짜

[@최진우-f8p]

확률변수론 배우다가 joint 부분에서 대가리 깨져서 선형대수 복습하러 왔는데 정말 큰 도움이 됩니다.

[@hyukppen]

댓글 감사합니다! 마침 확률 변수쪽이 선대 다음 강의로 예정되어있습니다 ㅎㅎ

[@code1479]

선형독립되는 벡터들을 사람과 비유해서 표현하는게 정말 인상적이네요. 덕분에 또 많이 배워갑니다 ( _ _ )

[@hyukppen]

코드님 오랜만에 오셨군요!

[@chantata]

그는 신인가

[@조영준조-d5o]

파이팅

[@양영양-l2e]

그는 신이야

[@Motion_Master_]

레전드..

[@jihunbae4795]

선형 독립한 벡터의 개수에 따라 생성되는 영역차원도 증가한다.. 2개의 선형독립한 벡터들의 span는 2차원 평 면, 3개의 선형독립한 벡터들의 span은 3차원 공간.. n개 선형독립 벡터들 span은 n차원 ..

[@멍멍튜브구르미]

5개의 벡터가 linearly independent 하다면, 해당 벡터들은 각각 5차원 이상인 벡터여야 하니까( ex v=[a,b,c,d,e,....] ) , 서로 선형 독립적인 5개의 벡터는 5개의 차원을 표현하는게 맞죠?? 당연히 기하학적으로는 3차원 까지만 표현가능하니 5차원은 기하학적 표현은 안되고