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오늘 할 일 수강신청 교수님께 메일 쓰기 coursera octave/matlab tutorials 교차검증 조사 RN 공부 zoo 데이터셋 분석 내일 할 일 데이터 모델링 스터디 coursera logistic regression RN 기능 구현 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- A.*B : 행렬 A와 B의 각 원소별 곱셈. =>Octave에서 .은 원소 단위의 연산을 의미. log(v) : 행렬 v에 대해 각 원소에 대한 로그 계산 exp(v) : 밑이 e(오일러 수)이고 v의 원소로 각각 거듭제곱한 값 계산. => if) v = [1;..
20/08/05 TL. octave/matlab tutorials(2), zoo 데이터셋 분석오늘 할 일 수강신청 교수님께 메일 쓰기 coursera octave/matlab tutorials 교차검증 조사 RN 공부 zoo 데이터셋 분석 내일 할 일 데이터 모델링 스터디 coursera logistic regression RN 기능 구현 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- A.*B : 행렬 A와 B의 각 원소별 곱셈. =>Octave에서 .은 원소 단위의 연산을 의미. log(v) : 행렬 v에 대해 각 원소에 대한 로그 계산 exp(v) : 밑이 e(오일러 수)이고 v의 원소로 각각 거듭제곱한 값 계산. => if) v = [1;..
2020.08.05 -
오늘 할 일 프로그래밍 언어 조사 coursera octave/matlab tutorial 리액트 네이티브 공부 + 조사 교차 검증 공부 내일 할 일 수강신청 coursera logistic legression RN 공부 zoo 데이터셋 ----------------------------------------------------------------------------- 현재 내가 즐겨보는 React Native 관련 블로그들 https://jeffgukang.github.io/react-native-tutorial/docs/basic-tutorial/basic-features(todolist)/01-getting-started/getting-started-kr.html https://yuddomac..
20/08/04 TL | RN 참고 블로그, Octave tutorials, 분야별 프로그래밍 언어들오늘 할 일 프로그래밍 언어 조사 coursera octave/matlab tutorial 리액트 네이티브 공부 + 조사 교차 검증 공부 내일 할 일 수강신청 coursera logistic legression RN 공부 zoo 데이터셋 ----------------------------------------------------------------------------- 현재 내가 즐겨보는 React Native 관련 블로그들 https://jeffgukang.github.io/react-native-tutorial/docs/basic-tutorial/basic-features(todolist)/01-getting-started/getting-started-kr.html https://yuddomac..
2020.08.04 -
오늘 할 일 RN 날씨앱 클론 코딩 피팅룸 함수부 구현 언어 자료 조사 내일 할 일 수강신청 리액트 스터디 피팅룸 모임
20/08/02 TL오늘 할 일 RN 날씨앱 클론 코딩 피팅룸 함수부 구현 언어 자료 조사 내일 할 일 수강신청 리액트 스터디 피팅룸 모임
2020.08.02 -
오늘 할 일 coursera - week2 2강 TED 영어 공부 리액트 1장 정독 데이터셋 1개 분석/실습 내일 할 일 경찰 사격 데이터셋 실습 끝내기 TED 영어 공부 coursera - week2 3강 리액트 1장 끝내기 리액트 네이티브로 날씨 앱 만들기 ---------------------------------------------------------------------------- normal equation도 최적화 된 Θ를 구하는 것인데, 분석해서 구하는 것이라 gradient descent와 달리 반복하지 않고 한 번에 구해준다. A = X^T * X (X^T * X)^(-1) = A^(-1) X' = X^T normal equation을 사용했을 경우, feature scaling은..
20/07/29 TL NormalEquation오늘 할 일 coursera - week2 2강 TED 영어 공부 리액트 1장 정독 데이터셋 1개 분석/실습 내일 할 일 경찰 사격 데이터셋 실습 끝내기 TED 영어 공부 coursera - week2 3강 리액트 1장 끝내기 리액트 네이티브로 날씨 앱 만들기 ---------------------------------------------------------------------------- normal equation도 최적화 된 Θ를 구하는 것인데, 분석해서 구하는 것이라 gradient descent와 달리 반복하지 않고 한 번에 구해준다. A = X^T * X (X^T * X)^(-1) = A^(-1) X' = X^T normal equation을 사용했을 경우, feature scaling은..
2020.07.29 -
오늘 할 일 연구 인력 활용 보고서 작성 TED-How to speak so that people want to listen 코세라 week2 1강 듣기 리액트 섹션1, 2 피팅룸 기능 구현 구체화(함수 부 라이브러리 찾아보기.) 자전거 수요 조사 데이터셋 분석 내일 할 일 메모리즈 라이브러리 조사 coursera - week2 2강 리액트 1장 정독 데이터셋 1개 분석/실습 --------------------------------------------------------------- ex) x1 = 평당 가격 x2 = 방의 수 x3 = 층 수 x4 = 집의 나이 y = 가격 2104 5 1 45 460 1416 3 2 40 232 ... hΘ = Θ0 + Θ1x1 + Θ2x2 + Θ3x3 + Θ4x..
20/07/28 TL Mutiple variables & Gradient Descent, 현업의 5가지 브랜치오늘 할 일 연구 인력 활용 보고서 작성 TED-How to speak so that people want to listen 코세라 week2 1강 듣기 리액트 섹션1, 2 피팅룸 기능 구현 구체화(함수 부 라이브러리 찾아보기.) 자전거 수요 조사 데이터셋 분석 내일 할 일 메모리즈 라이브러리 조사 coursera - week2 2강 리액트 1장 정독 데이터셋 1개 분석/실습 --------------------------------------------------------------- ex) x1 = 평당 가격 x2 = 방의 수 x3 = 층 수 x4 = 집의 나이 y = 가격 2104 5 1 45 460 1416 3 2 40 232 ... hΘ = Θ0 + Θ1x1 + Θ2x2 + Θ3x3 + Θ4x..
2020.07.28 -
오늘 할 일 코세라 week1 끝내기 리액트 섹션1 까지 리액트 스터디 경찰 사격 데이터셋 실습 머신러닝 model, cost function 해석, 정리 내일 할 일 연구 인력 활용 보고서 작성 코세라 week2 1강 듣기 리액트 섹션1, 2 피팅룸 기능 구현 구체화(함수 부 라이브러리 찾아보기.) 머신러닝 gradient descent 해석, 정리 자전거 수요 조사 데이터셋 분석 ----------------------------------------------------------------------------- 이번엔 Θ0과 Θ0을 비용함수의 시각화를 위해 만든 것으로 보겠다. 기울기 하강 : 임의의 함수 j의 최소값을 찾기 위해 사용. 기울기 하강은 사실 더 많은 함수에 적용이 가능함. j(Θ..
20/07/27 TL Gradient Descent오늘 할 일 코세라 week1 끝내기 리액트 섹션1 까지 리액트 스터디 경찰 사격 데이터셋 실습 머신러닝 model, cost function 해석, 정리 내일 할 일 연구 인력 활용 보고서 작성 코세라 week2 1강 듣기 리액트 섹션1, 2 피팅룸 기능 구현 구체화(함수 부 라이브러리 찾아보기.) 머신러닝 gradient descent 해석, 정리 자전거 수요 조사 데이터셋 분석 ----------------------------------------------------------------------------- 이번엔 Θ0과 Θ0을 비용함수의 시각화를 위해 만든 것으로 보겠다. 기울기 하강 : 임의의 함수 j의 최소값을 찾기 위해 사용. 기울기 하강은 사실 더 많은 함수에 적용이 가능함. j(Θ..
2020.07.27