반응형 2018/058 [ML] Linear Regression의 Hypothesis와 cost tf.Variable : tensorflow가 자체적으로 변경시키는 variable, trainable 한 variable. reduce_mean : 평균을 내줌ex) t = [1, 2, 3, 4] tf.reduce_mean(t) ==> 2.5 linear_regression.py 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233# Lab 2 Linear Regression import tensorflow as tf # X and Y datax_train = [1, 2, 3]y_train = [1, 2, 3] # H(x) = Wx + bW = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'weight')b = tf.Var.. 2018. 5. 4. [ML] 기본적인 Machine Learning의 용어와 개념 What is ML? - 개발자들이 일일이 프로그래밍 하지말고 어떤 자료 또는 현상에서 자동으로 배우면 어떨까? - 개발자가 일일이 정하지 않고 이 프로그램 자체가 어떤 데이터를 보고 학습해서 무언가를 배우는 능력을 가지는 것이 머신러닝이다. Supervised / Unsupervised learniang ● Supervised Learning - learning with labeled examples - training set - Most common problem type in ML -> Image labeling : learning from tagged images -> Email spam filter : learning from labeled (spam or ham) email -> Predict.. 2018. 5. 4. 이전 1 2 다음 반응형