# cs229

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[CS229 복습노트 - 1] Machine Learning Intro, Supervised Learning, Unsupervised Learning

시리즈의 첫 글이기에 서론을 좀 적어두겠다. 진로에 대해 수많은 고민을 했었고, 다시 결국엔 Machine Learning이라는 학문으로 돌아온 만큼, 늦은 만큼, 더 열심히 시작할 계획이다. Machine Learning을 다시 처음부터 시작한다는 마음으로, And

2022년 2월 22일
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[TIL] Lecture 4 - Perceptron, Exponential Family, GLM, Softmax Regression

이전 강의에서 결론을 Logistic Regression의 hypotheses $h{\\theta}(x)$ 다음과 같습니다여기서, logistic function 또는 sigmoid function이라고 부르는 g(z)는 다음과 같이 정의할 수 있습니다Perceptro

2022년 2월 13일
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CS229 Machine Learning (2018 Autumn 2주차)

용어 정의 m : dataset 개수 n : input 차원, feature 개수 X : input (주로 vector) Y : output (주로 값) (x (i) ,y (i) ) : i번째 dataset x j ​ : input의 j번째 fe

2021년 1월 28일
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CS229 Machine Learning (2018 Autumn 1주차)

현재 인공지능 상황은 2000년대 초 인터넷이 폭발적으로 발전하는 상황이랑 비슷하다. 배경 지식 자료구조 : 큐, 스택, 이진트리 확률과 통계 : 확률 변수, 기댓값, 평균-분산-표준편차 선형대수학 : 매트릭스와 벡터의 사칙 연산 정의 머신러닝은 명시적인 프로그래밍

2021년 1월 28일
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