[시즌1].Lecture 04 - 여러개의 입력의 Linear Regression

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. 기본적인 Linear Regression기본적인 Linear Regression(선형 회귀)의 Hypothesis(가설)은 Equation (1)으로 표현하고 여기서 사용하는 Cost Function(비용 함수)은 Equation (2)로 표현합니다. $$ H(x)=W x+b $$(1)$$ \operatorname{cost}=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^m\left(H\left(x^{(i)}\right)-y^{(i)}\right)^2 $$(2) Multi-Variable Linear Regression기본적인 Linear Regression은 1개의 입력 변수를 ..

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• · 2024. 6. 20.
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[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 Equation (1)으로 표현할수 있습니다. $$ H(x)=W x+b $$(1) 그리고 Linear Regression에서 사용하는 Cost Function(비용 함수)는 모든 x에서의 실제 값 y와 예측한 값 H(x)간의 거리들의 제곱값을 모두 더한 Equation (2)입니다. $$ \operatorname{cost}=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^m\le..

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• · 2024. 6. 19.
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[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. ..

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• · 2024. 6. 18.
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[시즌1].Lecture 01 - Machine Learning의 개념과 용어

* 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 ..

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• · 2024. 6. 17.
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