Deep Learning lecture14 ML lec 02 - Linear Regression의 Hypothesis와 Cost 설명 Predicting exam score : Regression x(hours) y(score) 10 90 9 80 3 50 2 30 데이터를 가지고 학습을 시킨다. (training) 학습을 통해 모델을 만들게 된다. 그리고 어떤 학생의 학습시간에 따라 몇점을 받을 수 있는지 예측하는 것이다. ex) 어떤 학생이 7시간을 공부했다면 몇점정도 예상되는가? 65점... Regression (presentation) (Linear) Hypothesis 데이터에 따른 Linear한 Line을 찾는 것이 결국 학습하는 것이다. Which hypothesis is better? Hypothesis는 H(x) = Wx + b 라는 1차 방정식으로 표현할 수 있다. 중요한 것은 어떤 Line이 우리가 가지고 있는 Da.. 2020. 4. 25. 모두를 위한 딥러닝 강좌 sung kim 교수님의 '모두를 위한 딥러닝 강좌'를 보고 내용을 정리하고자 한다. 초반부에는 비록 아는 내용이더라도 천천히 차근차근 복습 개념으로 보고자 한다. 출처 -동영상 : https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=1 -Git Hub : https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll hunkim/DeepLearningZeroToAll TensorFlow Basic Tutorial Labs. Contribute to hunkim/DeepLearningZeroToAll development by creating an account on Git.. 2020. 4. 25. 이전 1 2 3 4 다음
