공간정보와 인터넷지도

Lec 03 - Linear Regression 의 cost 최소화 알고리듬의 원리 https://www.youtube.com/watch?v=TxIVr-nk1so복습 : 선형회귀분석 모델의 가설(Hypothesis)과 비용함수(Cost function) 설명을 위해 H(x) = W(x)로 두고 진행W=1 일때의 cost(W)는?cost(W) = 1/3( (1x1 -1)^2 + (1x2 - 2)^2 + (1x3 -3)^2 ) =0W=0 일때의 cost?cost(W) = 1/3( (0x1 -1)^2 + (0x2 -2)^2 + (0x3 -3)^2 ) = 1/3 (1+4+9) = 4.67W=2 일때... cost = 4.67... 많은 값에 대해 cost()의 그래프를 그리면널리 사용되는 알고리듬이 Gradie..

Lec 02 - Linear Regression의 가설(Hypothesis)과 비용(cost) 설명 https://www.youtube.com/watch?v=Hax03rCn3UI시험성적 예측 (supervised learning) 선형 회귀분석x(hours), y(score) ->[[10,90], [9,80], [3,50], [2,30]] 의 경우.regression 모델로 training 시킴예(x,y) ->[[1,1], [2,2], [3,3]] 의 경우가설(Hypothesis) : linear regression.최적의 선을 찾는 것이 학습과정선형 회귀분석의 가설 : H(x) = Wx + b 에서, 가장 좋은 W와 b 를 찾아야 함.어떤 가설이 좋은지를 찾는다는 것은, 실제 데이터와, 가설 H(x)에..