[ (MNIST Dataset을 만나보기 전에) Dataset 제대로 사용하기 ] 여태까지 우리는 수많은 Instance가 있는 Dataset을 통해 학습을 시켜 알맞은 Weight와 Bias를 찾고 다시 똑같은 Dataset을 주고 정답과 맞는지 정확도를 계산해왔습니다. 이게 효율적일까라는 질문에 조금 의문점이 생기는데요.비유하자면 한 학생이 정답을 확인할 수 있는 모의고사를 치른 뒤, 채점을 하고 오답노트를 만들었습니다. 그런데 같은 시험지로 다시 모의고사를 치뤘습니다. 그리고 100점을 맞았죠! (그렇지 못한사람이 많다는건 저도 잘 알고 있습니다.) 그렇다면 이 학생은 수능도 잘 볼까요? 장담하지 못합니다. 이제 이렇게 생각해보겠습니다. 똑같이 모의고사를 치르고 오답노트를 만들었습니다. 그리고 10..
[Multi-Variable Linear Regression] Linear Regression 중 변수가 여러개인 경우가 많습니다. (사실 실생활에서는 이게 대부분입니다.)변수라 함은 Hypothesis에서 x가 여러개라는 뜻입니다. x가 여러개면, Hypothesis는 어떤 모습일까요? 3개의 x에 따라서 3개의 W(weight)와 3개의 Hypothesis가 나왔네요. (bias는 constant이므로 제외하고 말하겠습니다.) 각각 독립적인 변수들이므로 모든 항의 합으로 식을 통일시킬 수 있겠군요. 이과생들 중에서 조금만 공부를 하신 분이라면(물론 이걸 아는 문과 능력자 분들도 많죠) 이 식 표현을 어디서 많이 보셨을 겁니다. Dot Product. 내적이죠. 여기서 우리는 행렬이 얼마나 강력한 힘을..
- softmax
- 크롤링
- Crawler
- Express
- Crawling
- DFS
- LR
- Linear Regression
- 재귀
- logistic regression
- 알고리즘
- 딥러닝
- neural network
- Queue
- Machine Learning
- 머신러닝
- query string
- 백준
- 크롤러
- BFS
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |