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..

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..

교사 방식 : 정확(모호한 게 아닌)한 답을 준다. 대부분 분류 문제로. 데이터셋을 가지고 어떻게 학습시킬지 결정 이를 학습셋이라 함. m = 학점 예제의 수 x = "입력"변수 / 특징(피쳐) y = "출력"변수 / 예측하려는 목표변수를 특징할 때 사용 (x, y) = 하나의 학습 예제를 표시 (x(i),y(y)) = i번째 학습예제 h(hypothesis) : 가설. x에 값으로 받고 결과값 y를 도출하는 과정. 학습지도. training set | learning algorithm | size of house -> h -> estimated price 가설 h는 h(x) = θ0 + θ1x로 표현할 수 있다. x의 선형함수인 y를 예측하는 것 선형함수를 이용하는 이유? 간단하기 때문에. 복잡한 모형..

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