행렬2 머신러닝 실습 with Tensorflow 2장 - Multi-variable linear regression - 머신러닝 실습 with Tensorflow 2장- Multi-variable linear regression - 이제 데이터에서 하나의 입력 값이 아니라 여러 개의 입력 값을 받는 Multi-variable linear regression에 대한 tensorflow 실습을 진행할 것이다. 우선 Multi-variable linear regression을 살펴보면 입력 값이 x 하나가 아니라 x1, x2, x3와 같이 여러 개의 입력 값을 받을 수 있고 이에 따른 weight 값이 w1, w2, w3로 존재하게 된다. tensorflow 코드를 이용하게 되면 x1_data, x2_data, x3_data 와 같이 세 개의 데이터를 나누어서 지정을 할 수 있다. 또한 w의 값도 w1, w2, w3를 각각 V.. 2017. 6. 4. 머신러닝(Machine Learning) 4장 - Multi-variable Linear regression - 머신러닝(Machine Learning) 4장- Multi-variable Linear regression - 앞의 과정을 잠깐 정리를 해보자. Linear Regression은 선형적으로 값을 예측하는 방법으로 우선 가설로 H(x) = Wx + b라는 형태의 식을 사용하였다. 이를 통해 실제 결과 값과의 차이인 cost function을 정의할 수 있었고 cost function을 최소화시키는 Gradient descent algorithm에 의해 가장 최적화된 예측 형태를 만들어 낼 수 있었다. 그런데 우리는 여기서 입력 값으로 x라는 값을 하나만 사용하였다. 그런데 하나가 아니라 여러 개의 입력 값을 가지게 되면 어떻게 될까? 특정한 예시로 기말고사의 성적을 예측하는데 중간고사와 2번의 퀴즈를 본 .. 2017. 5. 23. 이전 1 다음
