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출처 : 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 간단하게 표현하기 위해 hypothesis에서 b를 삭제하고 H(x)=Wx 라고 표현함. 이런 경우, cost function도 아래와 같이 조금 더 단순화시켜서 확인할 수 있음. 이 다음, cost(W)는 어떤 방식으로 생긴 것인지 구체적으로 확인해보자. 먼저, W가 1일 경우 cost(W)가 무엇인지 확인해보자. 그다음 W 값에 변화를 주어서 다른 값일 경우도 차례로 확인해보자. W가 0일 때를 계산해보면, cost(W)는 4.67, W가 1일 때를 계산해보면 cost(W)는 0이 나옴. 위와 같이 W값이 변화함에 따라서 cost(W)의 값들이 각각..

출처 : 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 위와 같이 먼저 주어진 다른 학생들의 데이터를 가지고 학습을 시킴. 이 데이터는 training data라고 불림. 이 학습이 끝난 이후에 모델을 만들게 됨. 만일 학생이 시험을 보기 전 7시간동안 공부를 했는데 이 모델을 통해 대략 몇점 정도 받을 수 있을지를 예측해볼 수 있음. 이 모델을 linear regression이라고 하는데 아래에서 더 알아보자. 위와 같이 데이터셋을 간단하게 만들어서 살펴보자. 오른쪽의 그래프에서 x축은 x데이터들을, y축은 y데이터들을 나타낸다. linear한 모델이 존재할 것이다 라고 가정을 하고 세운 모델이 바로 li..

출처 : 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 https://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 학습하는 방법에 따라 Supervised / Unsupervised learning으로 나뉨. Supervised learning은 .. 이미 label이 달려있는 경우를 학습한 경우임. Unsupervised learning의 예시는 Google news grouping, word clustering 등이 있음. 알파고 역시 Supervised Learning으로 볼수 있는데, Supervised learning의 종류는 다음과 같음. 1. regression : 시험의 점수를 예측할 때 0~100 이라는 비교적 넓은 범위를 예측해야 함. 2. ..