2017/06/063 머신러닝 실습 with Tensorflow 3장 - Logistic regression - 머신러닝 실습 with Tensorflow 3장- Logistic regression - Logistic regression은 Linear regression과 다르게 결과를 0과 1로 나타낸다. 이 때 사용하는 함수는 sigmoid 함수이다. 가설의 형태가 sigmoid 함수로 나타나게 되는데 들어가는 x의 값에 weight이 곱해지는 형태가 된다. cost function의 경우 log를 이용하여 Linear regression과는 다르게 정의를 하게 된다. 하지만 이 cost function 역시 Gradient descent algorithm을 사용하여 최소화를 시킨다. 우리의 아래와 같은 식을 알고 있기 때문에 이를 그대로 tensorflow에 작성만 하면 logistic regression에 .. 2017. 6. 6. 알고리즘 5장 - 정렬 문제 : 힙 정렬(1) - 알고리즘 5장- 정렬 문제 : 힙 정렬(1) - 힙 정렬은 힙 구조의 특성을 이용한 정렬이다. 수행 시간은 작은 형태로 쪼개는 합병 정렬 방법의 수행시간인 O(nlgn)과 동일하고 삽입 정렬과 동일한 제자리 정렬을 한다. 힙의 형태는 완전 이진 트리에 가까운 형태이다. 트리의 형태는 부모 노드와 자식 노드로 이루어져 있는데 부모 노드는 상위에 있는 성분이고 자식 노드는 부모 노드에 연결된 성분을 의미한다. 이는 맨 처음에 존재하는 노드를 제외하고 모든 성분은 부모 노드가 되면서 자식 노드가 될 수 있다. 이진 트리의 경우 각 부모 노드에 연결된 자식 노드의 수가 2이하인 경우를 의미하고 완전 이진 트리는 맨 처음 노드인 Root 노드부터 제일 마지막 노드인 Leaf 노드까지 빠짐없이 채워져 있는 트리를 .. 2017. 6. 6. 알고리즘 4장 - 합병 정렬 - 알고리즘 4장- 정렬 문제 : 합병 정렬 - 정렬 문제는 n개의 숫자들의 배열을 입력으로 받게 되면 입력된 숫자의 배열이 특정 조건을 만족하도록 다시 나열한 결과를 출력으로 나타내는 문제이다. 이번 장에서는 정렬 문제 중에서 합병 정렬에 대해서 학습할 것이다. 합병 정렬은 합병을 이용한 정렬 알고리즘이다. 합병은 두 개의 내용을 합치는 것을 의미한다. 두 개의 정렬된 배열이 주어졌을 때, 정렬된 하나의 배열로 합병을 하는 방법이다. 예를 들어서 과 라는 두 개의 배열이 있다고 가정하자. 각각의 배열들은 오름차순으로 배열이 정렬되어 있다. 이 두 배열을 사용하여 하나의 배열인 으로 정렬을 하는 방법이 합병 정렬이 된다. 여기서 중요한 점은 두 개의 배열이 우선적으로 정렬이 되어 있기 때문에 가장 작은 수가.. 2017. 6. 6. 이전 1 다음
