accuracy2 머신러닝 실습 with Tensorflow 5장 - training-test data set & learning rate & normalization - 머신러닝 실습 with Tensorflow 5장- training-test data set & learning rate & normalization - 머신러닝 모델을 설계할 때 학습시킬 데이터만 존재하는 것이 아니다. 학습을 시킬 데이터를 통해 학습을 시키고 나면 이를 테스트할 test data set도 존재한다. 대부분 총 데이터 중에서 70% 정도는 training data set으로 이용하게 되고 나머지 30% 정도로는 test data set으로 활용하게 된다. training data set의 경우에는 학습을 시키는 모델이므로 x_data 값과 y_data 값을 동시에 train 과정에 넣어주게 된다. 하지만 test data set은 x_test에 대한 data 값만을 넣어서 우리가 세운 모.. 2017. 6. 8. 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. 이전 1 다음
