선형회귀를 이해하면 Logistic classification을 더 쉽게 이해 할 수 있다. 그래서 복습한다. 복습해야 할 내용은 아래와 같다. Hypothesis Cost Function Gradient decent아래와 같은 데이터가 있다고 가정해보자.|| x1(hours) || x2 (attendance) || y(score) |||| 10 || 5...
에서 텐서플로우(TensorFlow)부분을 보려고 하니 선형회귀(Linear Regression)라는 녀석이 튀어나왔다. 이 녀석 부터 살펴보기로 했다.선형회귀는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 X와의 선형 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이다. 한 개의 설명 변수에 기반한 경우에는 단순 선형회귀, 둘 이상의 설명 변수에 기반한 경우에는 다중 선형 ...
다중 선형 회귀(Multivariable linear regress)는 설명 변수가 두개 이상인 회귀분석을 의미한다. 단순 회귀 선형의 Hypothesis는 H(x)=Wx+b이다. 반면 다중 선형 회귀의 Hypothesis 는H(x_1, x_2)=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+b이다.x_1외에 x_2가 추가 됐기 때문에, w도 하나가 추가됐다. 설...
TensorFlow는 Python 2.7과 Python3.3+를 지원한다. Pip, Virtualenv, Anaconda, 도커(Docker)를 이용한 설치를 지원한다. 나는 도커 기반으로 설치하기로 했다. 설치 환경은 다음과 같다. 우분투리눅스 15.10 커널 GPU CPU 도커 4개의 도커 이미지를 사용 할 수 있다. gcr.io/tensorfl...
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Logistic (regression) classification
선형회귀를 이해하면 Logistic classification을 더 쉽게 이해 할 수 있다. 그래서 복습한다. 복습해야 할 내용은 아래와 같다. Hypothesis Cost Function Gradient decent아래와 같은 데이터가 있다고 가정해보자.|| x1(hours) || x2 (attendance) || y(score) |||| 10 || 5...
TensorFlow를 이용한 선형회귀분석
에서 텐서플로우(TensorFlow)부분을 보려고 하니 선형회귀(Linear Regression)라는 녀석이 튀어나왔다. 이 녀석 부터 살펴보기로 했다.선형회귀는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립 변수 X와의 선형 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이다. 한 개의 설명 변수에 기반한 경우에는 단순 선형회귀, 둘 이상의 설명 변수에 기반한 경우에는 다중 선형 ...
Multi Variable Linear Regress
다중 선형 회귀(Multivariable linear regress)는 설명 변수가 두개 이상인 회귀분석을 의미한다. 단순 회귀 선형의 Hypothesis는 H(x)=Wx+b이다. 반면 다중 선형 회귀의 Hypothesis 는H(x_1, x_2)=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+b이다.x_1외에 x_2가 추가 됐기 때문에, w도 하나가 추가됐다. 설...
Tensorflow 시작
TensorFlow는 Python 2.7과 Python3.3+를 지원한다. Pip, Virtualenv, Anaconda, 도커(Docker)를 이용한 설치를 지원한다. 나는 도커 기반으로 설치하기로 했다. 설치 환경은 다음과 같다. 우분투리눅스 15.10 커널 GPU CPU 도커 4개의 도커 이미지를 사용 할 수 있다. gcr.io/tensorfl...