반응형
Recent Posts
Recent Comments
Link
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 |
Tags
- Logistic
- Kaggle
- 비용 함수
- 딥 러닝
- CNN
- Deep learning
- regression
- Logistic regression
- 강화학습
- 정리
- 시그모이드 함수
- Neural network
- 기울기 감소 알고리즘
- 선형 회귀
- 요약
- reinforcement learning
- Gradient descent algorithm
- convolutional neural network
- Q-Learning
- sklearn
- data
- RL
- csv
- iris
- machine learning
- 논리 회귀
- Sigmoid Function
- cost function
- 합성곱 신경망
- 회귀
Archives
- Today
- Total
목록손실 함수 (1)
컴공돌이의 스터디 블로그
[시즌1].Lecture 02 - Linear Regression의 개념
* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. Linear Regression(선형 회귀) Regression(회귀)는 Machine Learning(머신 러닝)에서도 Training Data Set을 사용하는 Supervised Learning(지도 학습)의 한 종류입니다. 학생이 공부한 시간 x를 입력하여 학생의 시험 점수 y를 예측하는 것도 Regression이라고 할 수 있습니다. 그리고 이것을 좀더 세부적으로 살펴본자면 학생이 공부한 시간 x가 크면 클수록 학생의 시험 성적 y가 높은 경우가 많기 때문에 이것은 Linear(직선적) 성질을 갖는 Linear Regression(선형 회귀)이라고 분류할 수 있습니다..
강의 Study/모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의
2018. 1. 31. 12:00