인프런 썸네일형 리스트형 [통계] 선형회귀 가설과 비용 함수 (출처) inflearn 모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌, Sung Kim Predicting exam score: regression → 학생의 공부시간 대비 성적을 supervised learning하는 경우 Score 범위 : 0~100점 회귀분석을 통해 학습(training)시킴 Regression으로 모델 생성 ☞ 회귀분석 모델을 적용해 학습된 X값 (공부한 시간)을 바탕으로 Y값 (예상 점수)를 예측함 Regression (data) ▤ Linear Hypothesis : 많은 현상들이 linear 형태로 설명됨 공부를 많이 할 수록 시험 점수가 높아짐 집의 크기가 클 수록 가격이 올라감 ▤ 학습 : 그래프 상에서 Training 데이터에 잘 맞는 선을 찾는 것 2차원 .. 더보기 [ML] 머신러닝/딥러닝 - 모두를 위한 딥러닝 (1) (출처) inflearn 모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌, Sung Kim OT. 수업 소개와 개요 수강 대상 머신러닝이 궁금한 사람 수학, 컴퓨터에 대한 백그라운드가 약한 사람들도 가능 (y = ax + b 정도의 이해도) 머신러닝은 알고리즘이 잘 구현되어있는 툴을 사용하기 때문에 쉽게 활용 가능 텐서플로우, 파이썬을 활용하고 싶은 사람 수업으로 얻을 수 있는 것 머신러닝에 대한 기본적인 이해 딥러닝을 이해하기 위한 기본적인 알고리즘 (회기분석, 로지스틱 회귀분석) 텐서플로우, 파이썬을 활용하여 문제해결 수업 형식 10분 가량의 렉처 텐서플로우를 활용해 프로그래밍하는 법을 익히는 랩 참고사이트 (앤드류 응 교수의 머신러닝 수업) http://class.coursera.org/ml.. 더보기 이전 1 다음
