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- 요약
- 선형 회귀
- machine learning
- Logistic regression
- data
- reinforcement learning
- 비용 함수
- Kaggle
- 기울기 감소 알고리즘
- convolutional neural network
- RL
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목록기계 학습 (2)
컴공돌이의 스터디 블로그
* 이 글은 Kaggle의 Competition에 참여하는 과정을 정리한 글 입니다. Description(설명) 만약 Data Science(데이터 과학), Machine Learning(기계 학습)에 처음 접하거나, Kaggle의 Prediction Competition(예측 대회)의 간단한 입문 단계를 찾는 사람들은 이것을 먼저 시작하시면 좋습니다. RMS Titanic의 침몰은 역사상 가장 악명 높은 난파 사고 중 하나입니다. 1912년 4월 15일 최초의 항해 도중 Titanic은 빙산과 충돌한 후 침몰하게 되었고, 2224명의 승객과 승무원들 중에서 1502명이 사망했습니다. 이 세상을 놀라게 만든 비극은 국제 사회에 충격을 주었고 배에 대한 더 안전한 수칙들로 이어졌습니다. 난파 사고가 이러..
* 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..