https://hunkim.github.io/ml/Sung Kim 교수님의 모두를 위한 머신러닝/딥러닝을 정리한 것 Logistic (Regression) Classification - classification algorithm 중에서 굉장히 정확도가 높다.- 실제 문제에서도 바로 적용해 볼 수 있다.- Neural Network과 Deep Learning을 이해하는데 중요한 역할 Classification- 둘 중 하나의 정해진 category 찾기ex)1. 스팸메일인지 아닌지2. 이전의 좋아요한 data로 학습해서 feed를 보여줄지 안보여줄지3. 신용카드를 도난당했을때 평소와 다른 소비패턴인지 아닌지 등등 공부 시간에 따른 pass / fail 에 관한 data에 대하여 Linear Regress..
https://hunkim.github.io/ml/Sung Kim 교수님의 모두를 위한 머신러닝/딥러닝을 정리한 것 Multivariable Linear Regression 기존의 Hypothesis와 Cost function 변수(x)가 여러개일때는 어떻게 해야할까? -> 변수를 끊임 없이 나열하는 방법은 불편하다. -> matrix를 이용하자! Matrix 표현 Matrix 사용시 장점- Multivariable의 경우 쉽게 처리 가능- instance가 많은 경우에도 n으로 쉽게 처리- 출력이 여러개인 경우에도 쉽게 처리
https://hunkim.github.io/ml/Sung Kim 교수님의 모두를 위한 머신러닝/딥러닝을 정리한 것 How to minimize cost Cost Function을 그래프로 나타내면 다음과 같다. 우리의 목적은 cost function을 최소화하는것! Gradient Descent Algorithm- cost function을 최소화하기 위해 이용할 수 있는 방법 중 하나- cost function 말고도 각종 optimization에 이용되는 일반적인 방법- minimize하는 w와 b를 구할 수 있는 algorithm algorithm 동작 방식- ① : 임의의 지점에서 시작- ② : w와 b를 수정하면서 cost를 줄인다.- ③ : 그 당시 경사도를 미분을 통해 계산- ④ : ① ~..