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머신러닝

Logistic regression 개념 : 2개의 Input에 대한 분류를 담당하는 모델이 Logistic regression model 이라 한다. # 여기서 왜 w = [-4, 2] 만 적용하는거지? 왜 w를 업데이트 안하는거야? 샘플을 한 번 적용하고 w계수를 업데이트해야할 것 같은데# 이 과정은 본래 Training_set으로 훈련시킨 뒤 그 훈련시킨 w 계수를 가지고 testing_set을 집어 넣어 구한 뒤 accuracy를 구해서# 오차를 구하는 과정 source 는 svn ### 중요 ### 로지스틱 회귀도 결국 x1, x2에 대해 w1,w2가 더해져 y를 예측하고 분류하는 알고리즘이다. 이는 결국 Neural Network의 알고리즘과 일치하고 P(t = 1 | x, w) -> y = a (x * wT) a = logis.. 더보기
Linear Regression With Python http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 내용 정리 Source는 SVN에 있음. ipynb Linear regression - 개념 설명Define the target function - t = f(x) + noise Define the cost function - cost func 그리기 Gradient descent - w(k+1)=w(k)−Δw(k) - weight의 다음 값은 w의 현재 값에서 w를 미분한 값을 빼준다. (중요) Δw=μ∂ξ∂wΔw=μ∂ξ∂wWith μμ the learning rate, which is how big of a step you take along the gradient, .. 더보기
graphlab 설치 1. 사이트 들어가서 따라하기 - https://dato.com/download/install-graphlab-create-command-line.html 2. 가상환경을 만들어서 활성화시키고 * 주의사항 - source activate dato-env 활성화 더보기
[TensorFlow] 설치 1. 아래 사이트 보고 따라하기. - pip 이용해서 python 2.7 환경하에 설치 - https://gist.github.com/haje01/202ac276bace4b25dd3f 더보기