When will you grow up?

Perceptron Learning Algorithm?->McCulloch와 Pitts(1943)가 제안한 인공 신경망으로, 여기에서 학습은 입력된 패턴을 한 번에 하나씩 비교하면서 요구된 출력이 일어날 때까지 가중치를 조절하는 과정을 통해 일어난다. 일련의 입력들에 대하여 가중치를 부여한 레이어로 구성되어 있다[네이버 지식백과] 퍼셉트론 학습 [perceptron learning] (실험심리학용어사전, 2008., 시그마프레스㈜) -Python Code12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061import matplotlib.pyplot as p..

김성훈 교수님께 감사의 말씀드림니다. 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 를 토대로 만들어 졌습니다. 문제가 되거나, 저작권 위반이 된다면 댓글이나 메일로 문의 주시면 삭제 하겠습니다. Logistic(Binary) Classification? ->이전 블로그 포스팅에서는 Linear Regression는 좌표상 위치한 데이터를 이어주는 직선을 그어 데이터 위치를 예측하는 모델이였는데 Logistic Classification은 분류 중에서 가장 단순한 모델 2가지 중 하나를 찾는 모델이다. Logistic(Binary) Classification Hypothesis? ->수학자들이 0~1사이로 표현되는 것을 찾다가 sigmoid함수를 발견하게 된다. Sigmoid 그래프 생김새 Hypothesis e는 ..

김성훈 교수님께 감사의 말씀드림니다. 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 를 토대로 만들어 졌습니다. 문제가 되거나, 저작권 위반이 된다면 댓글이나 메일로 문의 주시면 삭제 하겠습니다. Linear Regression?->회귀분석이라고 말을 하는데 데이터를 선형적으로 예측하기 위한 모델 이라고 생각하면 편하다. Hypothesis(가설)->Linear Regression 모델의 가설을 세운다H(x) = Wx + b (W는 Weight 기울기, b는 bias 절편) Cost function가설로 세운 데이터H(x)값과 실제 데이터 y값의 차이를 구해서 더하는 것 값을 가장 작게 하는 W값과 b의 값을 구하는 것이 Linear regression 학습의 목표이다. 구현코드123456789101112131415..