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머신러닝

• 경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구

leaning

supervised learning

• learning with labeled examples - training set

unsupervised learning

• word clustering 같은 경우 데이터를 보고 스스로 학습함(라벨링 X)

types of supervised learning

보통 3가지로 구분된다
1. 회귀: 시간에 기초해 시험 성적 예상
2. 이진 분류: 시간에 기초해 pass, fail로 구별
3. 다중 분류: 시간에 기초해 성적(a, b, c, d, e and f) 분류할 때

Tensor Ranks, shapes

math entity

• Scala(magnitude only)
  s = 483

• vector(magnitude and direction)
  v = [1.1, 2.2, 3.3]

• Matrix(table of numbers)
  m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

• 3-tensor(cube of numbers)
  t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]]

• n-tensor

shape

[] : 0-dimension
[D0] : 1-dimension
[D0, D1] : 2-dimension
[D0, D1, D2] : 3-dimension
[D0, D1, ...Dn-1] : n-dimension