* 첨부된 자료의 모든 저작권은 COURSERA에 있음을 미리 밝힙니다. Learning Curves 이번 시간에는 머신 러닝 알고리즘이 데이터를 가지고 학습을 할 때에 얼마만큼의 에러를 발생시키는지를 알아보는 Learning Curve(학습 곡선)에 대해 알아보려고 한다. 머신 러닝 알고리즘을 적은 개수의 데이터로 훈련시키게 되면, (예를 들어 1개, 2개, 3개)Training Set의 데이터에 대해서 알고리즘은 Error 값이 0 인 Quadratic Curve h를 예측해 낼 수 있다.하지만 이 에러는 Training Set에만 해당되는 값이므로 Test Set이나 Cross-Validation Set의데이터에 대해서는 굉장히 큰 오류를 일으킬 수 있다. 같은 원리로, Training Set의 크..

* 첨부된 자료의 모든 저작권은 COURSERA에 있음을 미리 밝힙니다. Dimensionality Reduction - Data Compression & PCA 이번에는 주어진 데이터셋의 차원을 낮추는 Data Compression과 그 일종인 PCA에 대해서 알아보고자 한다. 고차원의 데이터에서는 관측단계도 기하급수적으로 증가하고메모리도 굉장히 많이 차지하기 때문에 많은 문제점이 발생하게 된다.즉, 차원이 증가하면 이를 표현하기 위한 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한다는 것이다. 따라서 기계학습을 시키기 위해서는 이 데이터의 차원을 축소하여 다룰 필요가 생기는데, 이를 차원 축소(DImensionality Reduction)라 한다. 차원 축소의 의미는 바로 "데이터의 의미를 잘 표현하는 특징을 추..

* 첨부된 자료의 모든 저작권은 COURSERA에 있음을 미리 밝힙니다 Unsupervised Learning- K means Algorithm 지금까지 살펴본 기계학습 방법들은, (크게는 Linear Regression과 Logistic Regression을 사용한 분류 방법부터 좀더 구체적으로는 Linear Regression, One vs One, One vs All 까지) 모두 지도학습 (Supervised Learning) 을 통해 데이터를 훈련시켰다. Supervised Learning 이란 데이터셋을 제공할 때 이 데이터 셋이 출력해야 하는 결과값(y)까지 제공하는 것으로주어진 데이터를 훈련시켜 알고리즘이 어떤 결과를 가져와야 하는지를 알려주는 훈련 방법이다. 예를 들면 위 그림과 같다. x..

Programming Exercise 3: Multi-class Classification & Neural Networks 이번 프로그래밍 과제에서는 hand-written digit들의 픽셀정보를 저장한 data matrix를 기반으로각 digit들이 0~9 사이의 어떤 수를 나타내는지를 판단하는One vs all Multi-class Classification model을 구현하였다. 두 번째 과제로는 간단한 Layer 3의 Neural Networks를 구현하도록 하였다. 구현해야 하는 파일은 다음과 같았다. ex3.m - Octave/MATLAB script that steps you through part 1 ex3 nn.m - Octave/MATLAB script that steps you t..

Programming Exercise 2 : Logistic Regression 이번 프로그래밍 과제에서는 Octave를 이용하여 Logistic Regression을 모델링하고실제 데이터를 이용해서 결과를 분석해야 했다. 구현해야 할 함수들은 다음과 같았다. ex2.m - Octave/MATLAB script that steps you through the exercise ex2 reg.m - Octave/MATLAB script for the later parts of the exercise ex2data1.txt - Training set for the first half of the exercise ex2data2.txt - Training set for the second half of the ..

* 업로드한 사진의 모든 저작권은 COURSERA에 있음을 미리 밝힙니다 이번 시간에는 Week1, Week2 를 마치고 그동안 배웠던 내용들을 Octave 코드로 표현하여 프로그램을 실행하는 과제를 수행하였다.과제에서 Octave Programming을 통해서 제출해야 하는 내용은 다음과 같다. %% Machine Learning Online Class - Exercise 1: Linear Regression % Instructions% ------------%% This file contains code that helps you get started on the% linear exercise. You will need to complete the following functions% in this ..