러닝에 대해서 내가 얼마나 진심인지 알게되었다사람들한테 얻은 인사이트가 좋았다

CHAP4 Logistic Regression

📌 ch 3 . Linear Models for Regression _ Regularization, Shrinkage, Sparseness Ridge Regression > LASSO > Bias-Variance Dilemma > Proximal gradient method(optional) >

여기서 minimize 하는게 목표y : target bector∅ : design matrixgredient descent method의 하나임(P(n-1) ϕ\_n)/(λ+ϕ\_n^T P(n-1) ϕn ) : constant stepsize\[y_n-ϕ\_n^T

DataStructured or unstructed dataIID(Independent identically distributed) data or non-IID dataModelTraining(algorithm & inference)Nonparametaric model

Do it C언어 입문 책을 공부함06 표준 출력 함수07 연산자08 조건문09 반복문

sk telecomai 서비스사업부- ai blockchain, cloud computingproduct maneger올해 뜨는 기술을 연초에 발표함(2023)작년대비 어떤 기술이 떴는지, 없어졌는지를 중심으로 보기\-ai&data\-cloudai\-web 3.0(bl

복습 코드타이핑 : 6/7 문제 정답 공부

코드타이핑 6/8메인클래스ArrList클래스

공부내용 : 상속코드타이핑 6/7메인클래스Animal classFish classsuper : 부모를 부르는 예약어\-> 상위 클래스 생성자, 맴버변수, 메서드를 참조함

생성자 오버로딩, 배열이 들어간 클래스코드타이핑 6/7안보고 타이핑 Main classKing class공부

코드타이핑 6/6Message Passing 연습메인클래스차클래스주유소클래스아직 안적움ㅎㅎ

DO it 자바 공부 기본 개념 정리 객체 : 객체지향 프로그램의 대상, 생성된 인스턴스 클래스 : 객체를 프로그래밍 하기 위해 코드로 만든 상태 인스턴스 : 클래스가 메모리에 생성된 상태 맴버변수 : 클래스의 속성, 특성(수업에서는 필드라 부름) 메서드 : 맴버 변

그리고 다음 코드

\-인공지능 수학1.sse,예측값2.design Matrix3.gradient descent\-자구알(코드보기...ㅎ)1.병합정렬이란?2.퀵정렬이란?

해상도가 얼마나 좋은지 연구에서 사용되는 정량적인 평가 척도평균제곱오차오차의 제곱에 대한 평균을 구한 값값이 작을 수록 오차가 작은것=> 정확성이 높음영상내 신호가 가질 수 있는 최대 신호에 대한 잡음(noise)의 비율일반적으로 영상을 압축했을 때 화질이 얼마나 손실

command shift T그전에 닫았던 창 띄어줌

백준내코드다른 코드공부\-while return하면 해당루프와 루프를 감싸고 있던 메서드까지 종료공부\-EOF=end of file을 의미데이터 소스로부터 더 이상 읽을 데이터가 없을때알고리즘 문제 풀때는 주로 입력값을 얼마나 받을지 명시하지 않을 경우 사용1\. sc

파일-옵션-언어교정-자동고침옵션에서 바꾸기