NN의 꽃 RNN

ConvNet의 Conv 레이어 만들기

Sigmoid 보다 ReLU가 더 좋아 / Weight 초기화 잘해보자 / Dropout 과 앙상블 / 레고처럼 넷트웍 모듈을 마음껏 쌓아 보자

XOR 문제 딥러닝으로 풀기, 10분안에 미분 정리하기, 딥넷트웍 학습 시키기 (backpropagation)

딥러닝의 기본 개념

Learning late, Overfitting, Dataset

Softmax Regression

Linear Regression(선형 회귀) vs Logistic Regression(로지스틱 회귀)

multi-variable linear regression

Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 설명

Linear Regression의 Hypothesis와 cost

Machine Learning이란 무엇인가?

> 이 글은 [스탠퍼드대학교 Andrew Ng 교수님의 강의](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)를 수강한 것을 토대로 작성한 글입니다

> 이 글은 스탠퍼드대학교 Andrew Ng 교수님의 강의를 수강한 것을 토대로 작성한 글입니다 Binary classification : y의 output unit = 1개 ( 0 또는 1 )Multi-class classification : output unit

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📌 Multivariate Linear Regression 다변량 선형 회귀 앞에서는 하나의 X로 Y를 예측함 But, 실제 현실에서는 여러 개의 X로 Y를 예측하는 경우의 문제가 대부분 한 개의 X로 이루어진 선형회귀의 가설함수 여러 개의 X로 이루어진

컴퓨터가 명시적인 프로그램 없이 스스로 학습할 수 있는 능력을 연구하는 분야"A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance