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. Logistic Regression 의 Cost함수 설명 Cost 함수 복습 H(x)가 성립할때, Cost 함수의 식이 성립되는 구조를 볼 수 있다. 2차 함수 같은 그래프로 표현이 가능하다. 지금 까지 살펴본 Cost함수의 특징을 살펴 볼 것이다. 왼쪽의 함수는 H(x) 직선의 최소점을 나타낼 수 있다.살짝 오른쪽의 식은 울퉁불퉁한식의 형태로 나타낼 수 있다. 오른쪽의 함수는 Linear의 특징과 멀다. 울퉁불퉁한식은 Decent함수에서는 사용할 수 없다. 2. New cost function for logistic 설명 ) 1. 왼쪽 그래프 H(x) Value = 1(예측하였을 경우) -> Cost(1) = 0 최소가 되는점value = 0(예측하지 못하였을 경우) -> cost => 무한대에 ..
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