MLstudy

Arthur Samuel(1959) 체커 프로그램 개발.Definition : Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.(명시적으로 프로그램된

Model : f w,b(x) = wx + bw, b = 매개변수(Parameters) → 계수, 가중치→ w,b의 값에 따라 직선이 어떻게 그려지는지 결정되고, 성능도 결정된다.여러 관측치를 통해 이 관측치와 가장 유사한 직선을 찾는 것이 목표!Untitled →

학습 목적 : 선형 회귀를 더욱 효과 좋고 빠르게 하기 위함.\*\*변수\*\*Untitled하나의 Feature 존재.Untitled여러 개의 Feature 존재.x 아랫첨자 : 몇 번째의 특징.n : Feature들의 개수.x벡터 윗첨자 : i번째 훈련 자료. (

출력변수 y가 소수의 값을 가지는 Classification.~인지 아닌지. Whether과 같은 뉘앙스.이상 감지, 장바구니 효과, 분류 tasknegative class(음성) → 0positive class(양성) → 1한계점기존 Dataset에서 몇 개의 값이

입력 이미지 -> 25-> 15(여기까지는 은닉층)-> 1개(출력층)이 있을 때X(이미지), Y(정답 셋)이 주어져 있다면, 이를 가지고 신경망을 구성하는 데 사용될 수 있는 매개변수 훈련 방법을 어떻게 익힐 수 있는가?z = np.dot(w,x) + bf_x = 1/

입력 이미지 -> 25-> 15(여기까지는 은닉층)-> 1개(출력층)이 있을 때X(이미지), Y(정답 셋)이 주어져 있다면, 이를 가지고 신경망을 구성하는 데 사용될 수 있는 매개변수 훈련 방법을 어떻게 익힐 수 있는가?z = np.dot(w,x) + bf_x = 1/

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