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AI/Machine Learning

Linear Regression Cost Function 최소화

머신러닝과 딥러닝에 대해 공부해보려고 합니다 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의를 수강하고 배운 것들을 정리해보겠습니다 [참고] (https://hunkim.github.io/ml/) Cost Function 최소화 Hypothesis and Cost H(x) = Wx + b cost를 최소화하는 W와 b의 값을 우리가 가지고 있는 데이터를 통해 구해보자 ! What cost(W) looks like? cost함수 x y 1 1 2 2 3 3 W = 1일때, cost(W)=? {(1 x 1 - 1)^2 + (1 x 2 - 2)^2 + (1 x 3 - 3)^2}/3 = 0 + 0 + 0 = 0 W = 0일때 cost(W) = 4.67 W = 2일때 cost(W) = 4.67 - 목적 : Cost = 0인 지..

AI/Machine Learning

Linear Regression(선형 회귀)

머신러닝과 딥러닝에 대해 공부해보려고 합니다 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의를 수강하고 배운 것들을 정리해보겠습니다 [참고] (https://hunkim.github.io/ml/) Linear Regression Regression Training Data x y 1 1 2 2 3 3 Linear Hypothesis 우리의 데이터들과 맞아 떨어지는 어떠한 선형적인 모델 H(x)= Wx + b linear model 을 통한 가설을 세운다 어떤 방정식이 더 가설과 잘 맞을까 ? 가장 적합한 W와 b값을 구해야함! -> 더 좋은 모델 Cost Function = Loss function 우리가 세운 Linear Hypothesis와 실제 데이터가 얼마나 다른가? H(x)-y -> 음수가 나올수도 있기 때문..

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