연속형 변수를 예측할 때 사용
logistic regression
원핫 인코딩이 완료된 후 사용
원핫 인코딩 없이 사용 가능
한번의 iteration으로 epoch 학습 완료
model.fit(X_train, y_train, batch_size=len(X_train))
랜덤 1개를 뽑아 학습
model.fit(X_train, y_train, batch_size=1)
batch_size(보통 2의 n제곱)으로 학습
model.fit(X_train, y_train, batch_size=128)
tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9)
tf.keras.optimizers.Adagrad(lr=0.01, epsilon=1e-6)
tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-06)
tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)