STUDY (136) 썸네일형 리스트형 [실습 ML] Gradient descent algorithm 텐서플로우로 Gradient descent algorithm을 구현해보자. 1. cost function in pure python 2. cost function in tensorflow 3. Cost(W), W의 그래프 4. Gradient descent 5. Gradient descent (2) *부스트 코스 강의 학습 내용입니다. 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org [기초 ML] Gradient descent algorithm 이전 기초 ML 내용을 한번 복습한 후 이 포스팅을 보자! https://chaeso-coding.tistory.com/46 [기초 ML] Linear Regression 개념 ◎ Linear Regression : 선형 회귀 [그림 1]을 수식으로 나타낸다면 y=ax+b이다. y는 세로축, x는 가로축, a는 기울기, b는 절편이다. [그림 1]의 식은 선형 회귀에 적용할 수 있다. 어떠한 값을 선형 회귀로 chaeso-coding.tistory.com 저번에 살펴보았던 Hypothesis와 Cost(W, b)의 수식은 다들 기억할 것이다. Cost(W, b)값을 구해서 최소화시키는 이유는 예측값과 실제 값의 차이인 에러를 최소화시키기 위함이다. 이는 ML의 실질적인 학습 목표이기도 하다. Cost(W.. [백준] 1712번 https://www.acmicpc.net/problem/1712 1712번: 손익분기점 월드전자는 노트북을 제조하고 판매하는 회사이다. 노트북 판매 대수에 상관없이 매년 임대료, 재산세, 보험료, 급여 등 A만원의 고정 비용이 들며, 한 대의 노트북을 생산하는 데에는 재료비와 www.acmicpc.net A : 고정 비용 B : 가변 비용 C : 노트북 비용 [실습 ML] Simple Linear Regression 텐서플로우로 Hypothesis와 Cost를 구현해보자. 1. H(x)=Wx+b 2. cost(W,b) = (1/m)(∑(H(x_i)-y_i)^2) 텐서플로우로 Gradient descent 경사 하강법을 구현해보자. 1.minimize cost(W,b) 1. A.assign_sub(B) A = A - B 뺀 값을 다시 그 값에 할당해준다. 2. learning_rate gradient값을 얼마만큼 반영할 것인지를 결정. 2. 새로운 데이터로 확인해보기 5, 2.5 각각의 값에 근사한 값으로 나오는 것을 확인할 수 있다. *부스트 코스 강의 학습 내용입니다. 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org [기초 ML] Linear Regression 개념 ◎ Linear Regression : 선형 회귀 [그림 1]을 수식으로 나타낸다면 y=ax+b이다. y는 세로축, x는 가로축, a는 기울기, b는 절편이다. [그림 1]의 식은 선형 회귀에 적용할 수 있다. 어떠한 값을 선형 회귀로 구하고자 한다면 그 수식은 H(x)=Wx+b이다. H(x)는 x에 다른 Hypothesis(가설), W는 가중치, b는 편향이다. 선형 회귀를 통해 값을 예측하다 보면 [그림 2]와 값은 그래프가 그려진다. [그림 2]에서 파란색이 우리가 얻고자 하는 값(예측값)이고, 빨간색 점이 선형 회귀를 통해 얻은 실제 값이다. 빨간색 선은 얻고자 한 값과 실제 값의 차이(H(x)-y)이다. [그림 2]와 같이 얻고자 한 값과 실제값의 차이가 양수/음수 모두 나올 수 있다. 이렇게 .. [백준] 14501번 https://www.acmicpc.net/problem/14501 14501번: 퇴사 첫째 줄에 백준이가 얻을 수 있는 최대 이익을 출력한다. www.acmicpc.net 코드 이해를 위한 중간 과정 출력 코드는 아래 깃허브 참고! https://github.com/Pchaewon/CodingTest-practice/blob/main/BAEKJOON/Dynamic%20Programming/14501_%ED%87%B4%EC%82%AC.ipynb [백준] 1260번 https://www.acmicpc.net/problem/1260 1260번: DFS와 BFS 첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. 다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 어떤 두 정점 사 www.acmicpc.net 코드 이해를 위한 자세한 코드는 아래 깃허브 참고! https://github.com/Pchaewon/CodingTest-practice/blob/main/BAEKJOON/%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84%20%ED%83%90%EC%83%89/1260_DFS%EC%99%80%20BFS.ipynb 나를 위한 아나콘다 사용법 정리 *나를 위한 아나콘다 사용 설명서* 1. 파이썬 버전들 확인하기 conda search python 2. 가상환경 생성 conda create -n 가상환경이름 python=버전 (파이썬 버전은 1.에서 설치할 수 있는 버전을 확인하고 필요한 부분을 설치) 3. 생성한 가상환경 확인 conda info --envs 4. 가상환경 사용하기 conda activate 가상환경이름 5. 가상환경 나가기 conda deactivate 6. 필요 라이브러리 설치 conda insall 라이브러리 (가상환경마다 사용할 버전이 다르므로 되도록이면 4. 번을 한 후 설치!!) 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 다음
