일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- Logistic
- 비용 함수
- Sigmoid Function
- 강화학습
- 회귀
- reinforcement learning
- sklearn
- iris
- csv
- data
- 합성곱 신경망
- cost function
- 논리 회귀
- 기울기 감소 알고리즘
- 요약
- Neural network
- RL
- 정리
- Kaggle
- machine learning
- Logistic regression
- 선형 회귀
- Gradient descent algorithm
- CNN
- convolutional neural network
- 딥 러닝
- Deep learning
- 시그모이드 함수
- Q-Learning
- regression
- Today
- Total
목록전체 글 (50)
컴공돌이의 스터디 블로그
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Training/Test Data Set(학습/테스트 데이터셋) Machine Learning(기계 학습) 에서는 Data Set을 사용해서 학습을 하게됩니다. 만약 보유하고 있는 Data Set 전부를 사용해서 학습을 마친 후 같은 데이터를 입력해서 결과를 얻는다면 100%의 정확도를 얻을 가능성이 있지만 이것은 단순히 데이터를 기억하고 있는 것 일수도 있기 때문에 좋은 방법이 아닙니다. 이러한 이유 때문에 일반적으로는 보유하고 있는 Data Set에서 약 70%를 학습하는 데 사용하고 나머지 30%를 학습시킨 모델을 테스트 하는데 사용합니다. 이것을 각각 Training ..
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Learning Rate(학습율) Machine Learning(기계 학습)에서 학습을 할때, Cost Function(비용 함수)의 최소지점을 찾기 위하여 Gradient Descent Algorithm(기울기 감소 알고리즘)을 많이 사용합니다. 이 Gradient Descent Algorithm의 공식 을 보면 Cost Function의 미분값에 를 곱한것을 볼 수 있습니다. 여기서 이 가 바로 Learning Rate(학습율)를 의미합니다. 이 Learning Rate는 적절한 수준의 값을 정하는 것이 매우 중요합니다. 왜냐하면 학습을 할때 만약 Learning Rate..
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Softmax Regression(소프트맥스 회귀) Logistic Regression(논리 회귀)은 단순히 입력한 결과를 2가지 종류로 분류하는 것이라고 한다면 Softmax Regression(소프트맥스 회귀)은 여러개의 종류로 분류하는 것을 말합니다. Logistic Regression과 Softmax Regression은 기본적인 과정은 비슷하지만 가장 큰 차이점을 말하자면, Logistic Regression은 Hypothesis(가설)에서의 결과를 Sigmoid 함수를 통해 0과 1사이의 값으로 도출시킨 후 분류하고 Softmax Regression에서는 Sigmo..
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Logistic Regression(논리 회귀) Logistic Regression(논리 회귀) 이란 Linear Regression(선형회귀)의 Hypothesis(가설) 를 z 변수라고 하고 이 z변수를 Sigmoid Function(시그모이드 함수)의 변수로 사용한 공식을 Hypothesis로 사용한 Regression 입니다. Logistic Regression의 결과값은 0과 1사이의 값이 나오며 이것을 통하여 Classification(분류)도 가능하기 때문에 Logistic Classification(논리 분류) 이라고도 부릅니다. Multinomial Class..
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Cost Function(비용 함수) Cost Function(비용 함수)은 대입하는데 사용되는 Hypothesis(가설)에 의해서 그래프의 모양이 결정됩니다. 예를들어 Linear Regression(선형 회귀)에서 사용되는 Hypothesis 를 Cost Function에 대입하면 임을 구할 수 있고 이 공식은 W에 대한 2차방정식의 형태라는 것을 알 수 있습니다. Logistic Cost Function(논리적 비용 함수) Logistic Regression(논리 회귀)에서는 새로운 Cost Function이 필요합니다. Linear Regression에서 사용하는 Co..