Model representation

Neural Networks - Model representation example

Neural Networks: Model Representation Example 아래 내용은 Andrew Ng 교수님의 강의와 자료를 기반으로 학습한 내용을 정리하여 작성하였습니다. 개인의 학습 내용이기에 잘못 해석 및 이해하고 있는 부분도 있을 수 있으니, 다양한 자료를 기반으로 참고하시는 걸 추천드립니다. 앞서 배웠던 Neural Network의 Model의 예시를 몇 가지 살펴보겠습니다. ANDAND 연산을 Neural Network로 표현할 수 있는지 확인해보겠습니다. bias가 1이고 입력이 x1, x2인 위와 같은 Neural network가 있다고 할 때, 어떻게 해야 AND 연산을 수행할 수 있는 model을 구할 수 있을까요? AND 연산이니 입력은 x1, x2는 각각 1또는 0만 입력..

Linear Regression - Gradient Descent

Linear Regression(선형 회귀) 아래 내용은 Andrew Ng 교수님의 강의와 자료를 기반으로 학습한 내용을 정리하여 작성하였습니다. 개인의 학습 내용이기에 잘못 해석 및 이해하고 있는 부분도 있을 수 있으니, 다양한 자료를 기반으로 참고하시는 걸 추천드립니다. 앞 글에서 설명했던 Linear Regression의 Model Representation과 Cost function에 이어 Gradient Descent에 대해 알아 보려합니다. 들어가기에 앞서 이 전 글에서 설명했던 우리의 목표에 대해 다시 한번 상기해 보죠. 앞에서 우리는 Model을 1차 방정식으로 선정하였으며, h(x) = theta0 + theta1 * x로 표현을 하였었습니다. 그리고 Cost function 을 이용해서..

Linear Regression - Model Representation / Cost function

Linear Regression(선형 회귀) 아래 내용은 Andrew Ng 교수님의 강의와 자료를 기반으로 학습한 내용을 정리하여 작성하였습니다. 개인의 학습 내용이기에 잘못 해석 및 이해하고 있는 부분도 있을 수 있으니, 다양한 자료를 기반으로 참고하시는 걸 추천드립니다. Machine Learning 중 Supervised Learning에서 가장 기초적으로 다뤄지는 내용이 Linear regression(선형 회귀)입니다.제 개인적인 의견으로 Linear Regression은 모델표현이 쉽고 단순하며 Cost function과 Gradient descent 등을 이해하기 쉽기 때문이라고 생각됩니다. 위의 그래프를 보시면, Portland의 집 크기에 따른 가격 Data를 표현한 그래프입니다. 위 D..