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Tensorflow로 Linear Regression 구현하기
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..
02. Study/Tensorflow
2017. 1. 23. 14:12