머신러닝 (11) 썸네일형 리스트형 Classification Logistic (regression) classification : classification algorithm중 정확도가 높은 algorithm이다. binary classification 0과 1로 enconding하여 결과를 두가지로 분류한다. 이 때 linear Regression을 사용하면 결과가 0이나 1 사이가 아닌 0보다 작거나 1보다 큰 값이 나올수 있고, x값이 커지면 기울기가 바뀌어 0과 1을 구분하는 기준값이 변화한다. -> H(X)를 0과 1사이의 값으로 압축해주는 함수가 필요하다. ->이 함수가 sigmoid function 또는 logistic function 이다. z = wx H(x) = h(z) 이 함수는 어떤 점에서 시작하느냐에 따라 최저점이 달라진다. 이런 지점을 l.. Regression - regression이란? linear regression : H(x) = Wx + b : 많은 곳에서 적용되는 경우가 많다 ex) 공부하는 시간이 길어질수록 공부를 더 잘하게 됨. W,b를 알아내야 가설을 알아낼수 있다. cost function = loss function 우리가 세운 가설 H(x)와 실제 데이터값이 얼마나 차이나는가를 알아본다. 차이가 클수록 더 페널티를 부여하기 위해서 제곱 ( H(x) - y )² 을 많이 사용한다. 결국 cost는 W와 b에 관한 함수가 된다. linear regression의 학습은 cost(W,b)를 최소화 시키는 W와 b의 값을 구하는 일이다! cost function은 항상 밥그릇 모양의 convex function으로 최저점이 존재한다. 이 때 많이 .. Basic - Machine Learning이 무엇인가? 스팸 필터를 가려내는 일이나, 자율 주행 자동차 등 정확하게 프로그래밍하기 어려운 프로그램들이 있다. 이 때 개발자가 프로그래밍을 일일이 하지 않고 프로그램 자체가 학습하면 어떨까? 이 때 학습하는 방법에 따라 두가지로 나누어진다. 1) supervised 2) unsupervised supervised learning은 traing set 즉 labeled data를 가지고 학습한다. ex) image labeling, email spam filter, predicting exam score 종류로는 regression, binary classification, multi-label classification 이 있고, predicting exam scor.. 이전 1 2 다음
