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딥러닝34

[section_5] Logistic (Regression) Classification Classification 분류로서 몇가지 선택지로 분류하는 것을 의미한다. - 예시 : 스팸 메일 인지 아닌지 신용 카드 사용이 소유자의 패턴인지 도용자의 패턴인지 유튜브에 동영상이 계정 사용자가 좋아하는 내용인지 아닌지Linear Regression vs Logistic Regression우선 Hypothesis를 비교하면 다음과 같다. Logistic Regression의 경우 0과 1 사이에서 H(x)값이 나온다.이런 0 ~ 사이의 값이 나오는 H(X)를 Sigmoid라고 한다. Linear Regression Logistic Regression 식 H(X) 그래프 이를 기존에 배운 Cost 함수에 넣게되면 Linear Regression Logistic Regression 그래프 다음과 같이 울.. 2018. 6. 1.
[section_4_lab2] 텐서플로우 파일에서 데이터 읽어오기 텐서플로우 파일에서 데이터 읽어오기우선 csv 파일을 저장해야한다. -> csv 파일 저장 방버을 모른다면 -> csv 파일 만들기import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' tf.set_random_seed(777) # for reproducibility xy = np.loadtxt('data-01-test-score.csv', delimiter=',', dtype=np.float32) x_data = xy[:, 0:-1] y_data = xy[:, [-1]] # Make sure the shape and data are OK print(x_data.shape, x_data, le.. 2018. 6. 1.
[section_4_lab1] Multivariable linear regression using Matrix Multivariable linear regressionx의 데이타가 하나가 아닌 여러 데이터인 경우에 linear regression입니다.import tensorflow as tf # 입력 값을 넣어준다. x1_data = [73., 93., 89., 96., 73.] x2_data = [80., 88., 91., 98., 66.] x3_data = [75., 93., 90., 100., 70.] y_data = [152., 185., 180., 196., 142.] # placeholders for a tensor : 입력 값을 저장할 공간. x1 = tf.placeholder(tf.float32) x2 = tf.placeholder(tf.float32) x3 = tf.placeholder(tf.f.. 2018. 6. 1.
[section_4] Multivariable linear regression using Matrix Multivariable linear 이전에는 x하나에 대해서 y값이 나왔다면 이번에는 multi x(즉, 여러개의 x)에 대해서 multi y값이 나오는 경우에 대해서 알아본다.달라진 점이라고는 이전에는 하나의 x에 대해서 H(x)가 구성되었다면, 이번에는 여러개의 x에 대해서 H(x)가 구성된다. Multivariable linear regression using Matrix데이터가 여러 개인 경우 Matrix를 통해서 계산을 하게된다.주의 깊게 봐야할 점은 기존의 이론 식에서는 H(x)=wx+b였다면, 실제 계산 식에서는 H(X)=XW로 사용된다는 점입니다.메트릭스의 계산과정에서 X가 앞으로 나와야 같은 결과 값을 얻기 때문입니다. 2018. 6. 1.

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