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Deep Learning lecture14

ML lec 5-2 Logistic Regression의 cost 함수 설명 Cost function linear regression에서 cost function을 그리면 곡선형이 그리지고 global minimum을 갖게된다. 그렇다면 logistic function의 cost는 어떻게 될까? logistic function의 cost function을 그려보면 하나의 global minimum과 여러 개의 local minimum이 생기느 그림이 그려진다. New cost function for logistic Cost function Minimize cost - Gradient decent algorithm 2020. 4. 28.
ML lec 5-1: Logistic Classification의 가설 함수 정의 Classification · Spam E-mail Detection : Spam or Ham · Facebook feed : show or hide · Credit Card Fraudulent Transaction detection : legitimate/fraud 0, 1 encoding · Spam Detection : Spam(1) or Ham(0) · Facebook feed : show(1) or hide(0) · Credit Card Fraudulent Transaction detection : legitimate(0) or fraud (1) Linear regression · We know Y is 0 or 1 -H(x) = Wx + b · Hypothesis can give values .. 2020. 4. 28.
ML lab 04-2: TensorFlow로 파일에서 데이타 읽어오기 (new) 04-2 강의에서는 앞서 배운 내용을 가지고 프로그램을 돌려보는 것에 대해 국한되지 않고 기본적인 파이썬에서 코드에 대해서도 같이 정리할 예정이다. csv 파일 읽기 'data-01-test-score.csv'라는 파일을 읽고자 한다. 내용은 다음과 같다. #EXAM1, EXAM2, EXAM3, FINAL 73, 80, 75, 152 93, 88, 93, 185 89, 91, 90, 180 ... 76, 83, 71, 196 96, 93, 95, 142 파일을 읽기 위해서는 numpy를 import한다. import numpy as np loadtxt를 사용한다. load할 파일명과 seperate할 조건(,)과 데이터타입(float32)을 설정한다. xy = np.loadtxt('data-01-test.. 2020. 4. 27.
ML lab 04-1: multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기 (new) lab-04-1-multi_variable_linear_regression.py # Lab 4 Multi-variable linear regression import tensorflow as tf tf.set_random_seed(777) # for reproducibility x1_data = [73., 93., 89., 96., 73.] x2_data = [80., 88., 91., 98., 66.] x3_data = [75., 93., 90., 100., 70.] y_data = [152., 185., 180., 196., 142.] # placeholders for a tensor that will be always fed. x1 = tf.placeholder(tf.float32) x2 = tf... 2020. 4. 27.