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[Machine Learning] 텐서플로우 딥러닝 - 4. Multi-variable Linear Regression과 이를 TensorFlow 로 구현 (edwith) 앞서 정리한 Linear Regression은 Simple Linear Regression으로 가장 단순한 예제인 한 개의 스칼라 독립 변수 x와 한 개의 종속 변수 y에 관해 이루어진 문제였다. 이번에는 독립 변수를 여러 개로 확장한 Multi-variable Linear Regression에 대해 정리하자. 주의) 실세계의 거의 대부분의 문제는 여러 개의 독립 변수를 포함하며, 선형 회귀라 함은 보통 Multi-variable Linear Regression을 일컫는다. 하지만 이러한 경우에도 종속 변수 y는 한 개의 스칼라 변수이다. 다변량 선형 회귀는 응답 변수 y가 벡터인 경우를 의미한다. 이러한 경우를 일반 선형 회귀라 부른다. 다중 선형 회귀와 다변량 선형 회귀는 다른 의미이므로, 혼동하지 .. 2020. 4. 17.
[Machine Learning] 텐서플로우 딥러닝 - 3. Linear Regression and How to minimize cost와 이를 TensorFlow 로 구현하기 (edwith) 앞서 정리한 Simple Linear Regression을 구하기 위한 Gradient Descent 알고리즘을 좀 더 세세하게 정리하고 이를 TensorFlow로 구현하자. Hypothesis함수와 cost함수를 아래와 같이 정의했었다. Gradient Descent 알고리즘을 간단히 확인하기 위해 b를 생략하여 함수를 간략화했다. 이 간략화한 함수의 개형을 확인하기 위해 x, y 데이터는 y=x그래프 위의 데이터를 사용하고 W 값을 변화시켜 costt함수의 값의 변화를 확인하면 목표가 cost가 최소가 되는 W값을 찾는 것이었다. 해당 결과에서 W=1 일 때 cost가 최소인 것을 확인할 수 있다. 이걸 기계가 찾는 알고리즘이 Gradient descent이며, 경사를 따라 내려가면서 최저점을 찾도록.. 2020. 4. 10.
[Machine Learning] 텐서플로우 딥러닝 - 2. Simple Linear Regression과 TensorFlow 로 구현 (edwith) edwith[부스트코스] 텐서플로우로 시작하는 딥러닝기초 강의를 통해 공부한 내용을 요약˙정리한것입니다. Simple Linear Regression Regression : 후퇴, 퇴보, 되돌아가다 "Regression toward the mean" : 전체의 평균으로 되돌아간다. '어떤 데이터들이 크거나 작은 데이터들이 나와도 전체적으로 봤을 때 전체 평균으로 되돌아가려는 속성이 있다.'라는 통계적 원리를 설명한다. Sir Francis Galton (1822 ~ 1911) Linear Regression 선형회귀는 종속변수 y와 한 개 이상의 독립변수 x의 선형 관계를 모델링하는 것이다. Simple Linear Regression 독립변수 x가 단일 개 일 때의 모델링을 말한다. 즉, x와 y라는 .. 2020. 4. 7.
[Machine Learning] 텐서플로우 딥러닝 - 1. 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명 (edwith) edwith[부스트코스] 텐서플로우로 시작하는 딥러닝기초 강의를 통해 공부한 내용을 요약˙정리한것입니다. 머신러닝(ML)은 일종의 소프트웨어이다. 등장 배경 explicit programming의 한계를 극복하기 위해 등장했다. 예를 들어 Spam filter, Automatic driving 등의 프로그램들은 많은 rule을 요구하는데 이 rule들을 전부 프로그래밍 하기에는 한계점이 있고 이 한계를 극복하기 위해 등장했다. Arthur Samuel (1959) - "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로부터 학습하여 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야" 모든 경우를 프로그래밍하지 않고 어떤 자료나 현상에서 자동적으로 배우자라는 취지로 발생, 프로그램인데 개발자가 하나하나.. 2020. 4. 6.
[C++ STL] 3-3. 컨테이너 - 컨테이너 어댑터(container adapter) 공부 내용을 정리하는 목적 이므로 참고용으로만 읽어 주시기 바랍니다. 틀린 부분에 대한 지적은 감사합니다. 1. stack 스택(stack) 컨테이너는 vector 클래스를 기반으로 하며 stack 헤더파일을 include 해 사용한다. 스택의 메모리 구조는 LIFO(Last In First Out)를 따르는 자료구조 이다. DFS(Depth Firsth Search, 깊이우선탐색)나 특별한 알고리즘이 필요한 상황이 아니라 문제 상황을 구현하는데 LIFO의 구조를 가지고 있다고 판단되는 문제를 풀 때 사용된다. 문법) #include stack 스택명; 스택의 멤버함수를 확인하면 다음과 같다. s.size() : s의 원소의 개수를 반환(메모리 용량이 아님) s.empty() : s가 비어있는지 확인, .. 2020. 1. 20.
[C++ STL] 3-2. 컨테이너 - 연관 컨테이너(associate container) 공부 내용을 정리하는 목적 이므로 참고용으로만 읽어 주시기 바랍니다. 틀린 부분에 대한 지적은 감사합니다. 1. 연관 컨테이너(associate container)란? 연관 컨테이너는 key 와 value를 통해 관계있는 값을 묶어서 저장하는 컨테이너이다. 따라서 key 와 value를 통해 요소에 빠른 접근은 가능하지만 연관 컨테이너는 자체적인 기준을 가지고 요소를 정렬하기 때문에 삽입되는 요소의 위치를 지정할 수 없다. 주로 균형 이진 트리(balanced binary search tree)나 해시 함수(hash function)을 사용해 구현된다. 2. set & multiset set은 key만 가지고 있는 연관 컨테이너 이다. 따라서 저장하는 값이 key가 되고 오름차순으로 정렬된 위치에 요소를.. 2020. 1. 19.