Stanford CS229: Machine Learning
1.CS229 | Purpose
시작하는 글
2023년 6월 27일
2.CS229 | Lecture 2 - Linear Regression and Gradient Descent
Linear regression, gradient descent, Normal equation 에 대하여
2023년 7월 3일
3.CS229 | Lecture 2.5 Linear Algebra
2강에서 배우는 중요한 선형대수 지식
2023년 7월 3일
4.CS229 | Lecture 3 Locally Weighted & Logistic Regression
linear regression locally weighted regression probability intepretation logistic regression newton's method
2023년 7월 5일
5.CS229 | Lecture 4 Perceptron & Generalized Linear Model
Outline Perceptron Exponential Family Generalized Linear Models Softmax Rogression(Multiclass Classification)
2023년 7월 11일
6.CS229 | Lecture 5 GDA & Naive Bayes
Outline Generalized Discriminant Analysis Generative Vs Discriminative Comparision Naive Bayes
2023년 7월 21일
7.CS229 | Lecture 6 SVM
SVM에 대한 이야기를 해보겠다.
2023년 8월 7일
8.CS229 | Lecture 7 Kernel
선형 분리 불가능한 문제를 어떻게 해결하는지 알아보자
2023년 8월 7일