[TIL_200811] Model Training/Neural Networks/Linear Algebra

오늘 배운 것

Hands-on Machine Learning

Chapter 4. 모델 훈련

• 4.1 선형회귀
  • 4.1.1 정규방정식
  • 4.1.2 계산 복잡도
• 4.2 경사 하강법
  • 4.2.1 배치 경사 하강법 Batch Gradient Descent
  • 4.2.2 확률적 경사 하강법 Stochastic Gradient Descent (SGD)
  • 4.2.3 미니배치 경사 하강법

3Blue1Brown: Neural Networks

• 신경망이란 무엇인가? | 1장.딥러닝에 관하여
• 경사 하강, 신경 네트워크가 학습하는 방법 | 심층 학습, 2장

3Blue1Brown: Linear Algebra

• 01 Vectors, what even are they?
• 02 Linear combinations, span, and basis vectors
• 03 Linear transformations and matrices
• 04 Matrix multiplication as composition
• 05 Three-dimensional linear transformations
• 06 The determinant

내일 배울 것

Quant

• Lesson 24. Risk Factor Models