[머신러닝-Tensorflow] Lec-04 Linear Regression Cost 최소화 알고리즘

1. what cost look like?

W=2 의 값일때 cost(W)의 값은 4.67로 동일하다

Y축 : Cost X축 : W로 두었을 때, minimize 시킬 수 있어야한다.

2. Gradient descent algorigm

(1) minimize cost function

(2) Gradient descent is used minimization problems

(3) for a given cost function

3. how it works?

gradient descent the lowest point부분을 찾는다.

(경사가 있는 그래프의 minimize)

경사를 어떻게 구할 수 있을까? 미분을 사용한다.

미분을 사용한다는것은 ? 그 그래프의 기울기를 구한다고 생각하면 쉽다.

Ex)미분의 예제

Cost Function이 최소화 된것을 확인할 수 있음.

4. Convex Function

도착지점이 우리가 원하는 지점을 구할 수 있고, 항상 우리가 원하는 값을 구할 수 있다.

ConvexFunction을 확인만하면, Gradient Algorigm을 사용 할 수 있다.