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컴공돌이의 스터디 블로그
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Regression(회귀) 일반화 Regression(회귀)의 Hypothesis(가설)을 일반화 해보면 으로 표현이 가능합니다. 일반화시킨 Hypothesis를 Cost Function(비용 함수)에 대입해서 를 도출하고, 이 새로이 도출한 Cost Function을 Gradient Descent Algorithm(기울기 감소 알고리즘)에 대입하여 일반화된 공식인 를 도출할 수 있습니다. Logistic Regression/Classification(논리 회귀/분류) Classification(분류)에서 가장 기본적인 것은 Binary Classification(이진 분류)..
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Machine Learning(머신 러닝) 프로그램들 중에서는 스팸메일의 필터링과 자동차의 자율주행등과 같이 너무 많은 Rule(규칙)들이 있어야하는 프로그램들이 있습니다. 1959년에 Arthur Samuel은 "이러한 많은 규칙들을 일일이 프로그래밍을 하지 않고 어떤 자료나 현상으로부터 컴퓨터가 자동적으로 학습을 하면 어떨까?"라는 생각을 하게되었고 이 생각은 Machine Learning의 기초가 되었습니다. 즉, Machine Learning이란 컴퓨터에게 명시적 프로그래밍 없이 학습할 수 있는 능력을 주는 연구 분야를 의미합니다. Machine Learning(머신 ..