Machine Learning
1.앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 머신러닝 강좌 (1주차 Introduction)
과연 기계학습(Machine Learning)이란 무엇일까? 이에 대해 Arthur Samuel은 다음과 같이 말한다.기계학습이란 컴퓨터가 명시적(explicit) 프로그램이 없어도 스스로 학습할 수 있는 능력을 연구하는 학문 분야이다. Arthur Samuel, 19
2.앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 머신러닝 강좌 (1주차 Model and Cost Function)
https://d3c33hcgiwev3.cloudfront.net/imageAssetProxy.v1/H6qTdZmYEeaagxL7xdFKxA_2f0f671110e8f7446bb2b5b2f75a8874_Screenshot-2016-10-23-20.14.58.pn
3.앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 머신러닝 강좌 (1주차 Parameter Learning)
Gradient Descent는 Cost Function의 최솟값을 구하는 알고리즘이다. Linear Regression 말고도 모든 곳에서 실제로 사용되고 있다. 여기서 α는 learning rate를 의미하며, 0과 1 사이의 값을 가진다.https://d
4.앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 머신러닝 강좌 (2주차 Multivariate Linear Regression)
예전에는 feature를 하나만 사용해서 hypothesis 함수를 만들었는데, 과연 이게 많을때는 어떻게 해야할까?이제는 n개의 feature이 있다고 가정하자.간단하게 행렬의 식으로 표현할 수 있다.그렇다면 Multiple Variables에서 Gradient De
5.앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 머신러닝 강좌 (2주차 Computing Parameters Analytically)
학습을 하지 않고 최적값을 한번에 찾는 방법을 말한다.즉, 위와 같은 식을 이용해서 바로 $$\\theta$$를 찾게 된다.그렇다면 Normal Equation을 이용해서 바로 찾으면 되지, 왜 굳이 Gradient Descent를 이용해서 하는가?이를 이해하기 위해서