공간정보와 인터넷지도

Lec 05-1 - Logistic Classification의 가설함수 정의 https://www.youtube.com/watch?v=PIjno6paszYNeural network과 관계가 깊음.Binary Classification은 두가지 범주로 나누는 것 -> 0, 1 encodingSpam or HamShow or Hide주식 Buy/SellLinear Regression으로 가능한가?예를 들어 0.5 정도 이하면 Fail로 두면 될텐데, 50과 같은 값으로 인해, (대칭이 이루어지지 않아) 합격/불합격 선이 바뀌게 될 수 있다.또한 출력이 0 이하나 1 이상으로 나올 수 있다.... 별로 좋지 않다.그래서 Logistic Hypothesis 가 필요. (출력 범위가 0에서 1까지)아래와 같은 ..

Lec 04 - 다변수(Multi-variable) Linear Regression https://www.youtube.com/watch?v=kPxpJY6fRkY복습선형 회귀분석을 위해서는 1) 가설(Hypothesis)를 세우고, 2) 비용(Cost/Loss) 함수를 만든 뒤, 3) Gradient descent 알고리듬을 적용한다.비용함수를 결정하고, 이를 최소로 줄이는 W, b를 찾는 것이 학습을 시키는 과정이다.단변수 회귀분석에서는, X=[x1, x2, .... , xn], Y=[y1, y2, ... , yn] 의 형태가 됨.다변수 회귀분석은X=[[x11, x12, .... , x1m],[x21, x22, .... , x2m], ..., [xn1, xn2, .... , xnm]], Y=[y1, y..