* 자료의 모든 저작권은 COSERA에 있음을 미리 밝힙니다. Machine Learning - Linear Regression(2) Linear Regression with Multiple Variables. - 변수가 여러 개인 선형 회귀모델을 의미한다.선형 모델이기 때문에 변수의 개수는 충분히 많을 수 있으나, 변수의 차수는 1차인 성질을 가지게 된다. 첫 번째 시간에 공부했던 것들을 잠시 살펴보면 변수가 하나인 선형 모델은 변수가 x 하나인 일차 함수 꼴의 가설 함수를 가지며궁극적인 목표는, 여러 개(m개)의 학습데이터를 통해 가설 함수를 오차가 적은 방향으로 예측해 나가는 것이다.오차가 적은 방향으로 가설 함수를 예측..

* 자료의 모든 저작권은 COSERA에 있음을 미리 밝힙니다. Machine Learning - Linear Regression(1) Linear Regression with One Variable - 변수가 하나인 선형 회귀모델을 의미한다. 선형 회귀모델이란, 통계학 용어로써 종속변수 Y와 하나 이상의 독립변수 X의 상관관계를 모델링하여Y값을 알지 못하는 X값이 주어졌을 때, Y값을 예측하기 위해 사용하는 방법이다. 회귀를 의미하는 단어가 "Regression" 이었고, 저번 포스팅에서 "Regression"은 연속적인 결과를 모델링하는 함수와 관련이 있음을 살펴본 바 있다.따라서 변수가 하나인 선형 회귀모델은 하나의 인풋 X를 가지고 결과값 Y를 예측해내는 모델을 의미하며, 기계학습에서는 이를 "Su..

* 모든 자료의 저작권은 COSERA에 있음을 미리 밝힙니다. Machine Learning - Introduction 어떤 주제에 대한 깊이있는 공부를 하기 위한 첫 단계는 우선 주제의 정의와 의미에 대해 한번 생각해보는 것일 가능성이 크다.코세라의 머신 러닝 강의에서는 머신 러닝(기계학습)의 정의를 다음과 같이 두번에 걸쳐 소개하고 있다. 1. 명확하게 프로그래밍하지 않고, 컴퓨터에게 학습할 능력을 부여하는 분야의 학문이다.2. 컴퓨터가 P라는 측정방법을 통해 퍼포먼스를 측정할 수 있는 일 T가, 경험 E를 통해 향상된다면, 이 컴퓨터 프로그램은 경험을 통해 학습한다고 정의한다. 예를 들면 다음과 같다. 체스 게임을 하는 경우- P : 프로그램이 다음에 승리할 확률- T : 프로그램이 체스 게임을 수..

학부생 연구 프로그램 (UROP) 에서 머신러닝 & 딥 러닝 관련 프로젝트를 시작하게 되었다.아무 배경 지식 없이 무작정 부딪히는 것도 어느 정도의 유익과 도움은 있겠지만미리 조금이나마 공부를 해 가면 더 많은 것들을 실전경험을 통해 가져갈 수 있지 않을까 싶었다 Machine Learning은 COSERA 에서 진행하는 Stanford Univ. 의 Andrew 교수님의 강의를 기반으로 학습할 계획이다.앞으로 이 Machine Learning 코너에서 정리하는 내용들은상당 부분 Stanford Univ. Andrew 교수님과 COSERA에 그 저작권이 있음을 미리 밝힌다 총 11주 짜리의 수업으로 강의가 진행되며, 강의 도중에 온라인으로 풀어야 하는 퀴즈와 프로그래밍 과제도 잘 나와있어 학습 효율을 올..