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1. Tensorflow 로 Logistic Classfication의 구현하기(new) cost를 작게하는 W를 구하는것이 이번 장의 핵심!가장 작은 W를 구하는 방법은? 위의 2차 함수에서 어떤 주어진 점에서 기울기를 구해서 기울기의 반대방향으로 움직이면 된다. 여기서 a(알파)는 그만큼 움직이는 수 2. Training Data x_data는 2개 , y_data는 1개를 나타내는것을 볼 수 있는데, 여기서 tf.placeholder를 사용하여 float32타입으로 하나의 노드를 생성시키고, shape값을 지정하는데 이것은 N개의 개수로 놓을때, None의 속성값을 주고, 2개의 데이터를 나타내므로 shape = [None,2] 이런식으로 나타낼 수 있다. 3. Code 설명 1. x,y로 노드를 ..

1. Logic Classfication Algorigm 특징1) 정확도가 상당히 높으므로 Nerural Network에 매우 중요한 Component2) 학습을 한다는것은 Data를 최소화 하여 Cost에 Weight를 최소화 한다는것이다.3) 2차원 그래프에서 U자 그래프가 나타나는것은 그래프에 가장 가까이 분포 되어있는것을 나타낸다. 이점을 따라서 내려가다보면 가장 최솟값(최소점)을 나타낼 수 있다. 4) Cost의 값을 미분한 값은 그 그래프의 기울기를 나타낸다. 2. Regression VS Classfication 1)regression 은 숫자 예측 2)Classfication 는 binary - 둘중 하나의 카테고리를 고른다Ex) SPAM Detection : SPAM or HAMFaceb..