이름 코드 형태 곱, 나눗셈, 분수 a\times b, a\div b, \frac{a}{b} $a\times b,\; a\div b,\; \frac{a}{b}$ 근사 \approx $\approx$ 같음, 다름 =, \neq $=,\; \neq$ 절대값 \vert $\vert{x}\vert$ 노름(norm) \Vert $\Vert{x}\Vert$ (행렬) \begin{pmatrix}a&b\\c&d \end{pmatrix} $\begin{pmatrix}a&b\\c&d \end{pmatrix}$ [행렬] \begin{bmatrix}a&b\\c&d \end{bmatrix} $\begin{bmatrix}a&b\\c&d \end{bmatrix}$ |행렬| \begin{vmatrix}a&b\\c&d \end{vmatrix} $\begin{vmatrix}a&b\\c&d \end{vmatrix}$ overset, underset \overset{상위값}{기준값},\; \underset{하위값}{기준값} $\overset{a}{\text{max}},\; \underset{a}{\text{max}}$ 원소, 부분집합, 교집합, 합집합 a\in b, a\subset b, a\cap b, a\cup b $a\in b, a\subset b, a\cap b, a\cup b$ 물결표시 \sim $\sim$ realR \mathbb{R} $\mathbb{R}$ 비례 \propto $\propto$ 위 꺽쇠 \wedge $\wedge$ 아래 꺽쇠 \vee $\vee$
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.