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목록기울기 감소 알고리즘 (3)
컴공돌이의 스터디 블로그
[시즌1].Lecture 07_1 - ML의 실용과 몇가지 팁_학습 Rate,Overfitting,Regularization
* 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..
[시즌1].Lecture 05_2 - Logistic Classification_Cost Function 소개
* 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..
[시즌1].Lecture 03 - Linear Regression Cost Function 최소화
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Linear Regression Cost Function(선형 회귀에서의 비용 함수) Linear Regression(선형 회귀)은 직선적 관계를 가지고 있기 때문에 Hypothesis(가설)은 1차 방정식인 으로 표현할수 있습니다. 그리고 Linear Regression에서 사용하는 Cost Function(비용 함수)는 모든 x에서의 실제 값 y와 예측한 값 H(x)간의 거리들의 제곱값을 모두 더한 입니다. 일반적인 경우에는 W와 b를 변수로 가지고 있는 Cost Function을 사용하지만, 계산을 최대한 간단하게 해보기 위해서 Hypothesis를 로 간략화한 뒤 에 ..