비행기 예약 정보 꿀팁

학습을 시킨다는 것. Cost를 최소화하는 W를 찾아내는 것. 경사하강법을 사용해서 , start 가 어디든지 간에, 경사가 줄어드는 쪽으로 오게 됨. 산을 타고 내려오듯이.-기울기라는 것은 cost 를 미분한 값으로 나타난다 -알파는 learning rate. 이전의 regression은 숫자를 예측하는 것 이였다면 오늘 다룰 Binary Classification은 둘 중 하나를 정해진 카테고리로 고르는 1것이다 예) 스팸메일 구분.(스팸이거나 스팸이 아니거나) 0또는1로 인코딩한다. 데이터들을 나누는 선을 그리는것이 목적이다. 리니어 리그레션에서는 H(x)=Wx+b 를 0~1 사이의 값을로 압축을 시켜주는 함수가 필요하였고 그것이 Sigmoid 함수이다. Logistic function 이라고도 함..

Linear Regression 을 텐서플로우로 구현. H(x) = Wx + bWeight 위의 H는 Hypothetis 의 약자로, 우리가 가설을 통해 예측하는 값이다. cost function 은 예측을 한값이 실제 true value 와의 차이의 제곱으로 얼마나 잘 예측을 했는지 나타내는 function 차이제곱을 평균낸것.우리는 학습을 통해 cost function 을 minimize 해야함. 이것을 텐서플로우로 구현한다면.앞장에서 말한것과 같이 세가지스텝으로 한다. 1 그래프를 그린다.2 세션 런으로 그래프를 실행시킨다3 그래프를 업데이트 하거나 어떤 값을 돌려준다. 텐서플로우 에서 사용될 함수들 X와 Y 값이 주어진다. 학습할 데이터가 주어진다 tf.Varable Trainable 변수로 해석..