* 첨부된 자료의 모든 저작권은 Coursera에 있음을 미리 밝힙니다. Machine Learning - Classification (1 Vs 1) 이전까지 살펴모았던 Linear Regression 모델은 주어진 데이터를 바탕으로 선형 회귀모델을 예측해 내는 것이었다. 즉, 연속적인 파라미터의 값들에 대해 y값(결과값)을 추론해 낼 수 있는 가설 함수를 찾고 데이터를 입력하여 학습을 시키면서 가설함수가 예측한 값과 실제 데이터와의 오차를 줄이는 과정을 통해 더욱 정확한 가설함수를 찾아내는 것이다. 이번에 살펴볼 Classification에 대한 가설함수의 모델도 위와 비슷한 과정을 거친다. 하지만 Classification과 Regression 모델이 갖는 서로 다른 특성때문에 함수를 예측하는 과정에..

* 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 ..