관광이 블로그

1. Hypothesis None using matrix -1 import tensorflow as tftf.set_random_seed(777) # for reproducibility 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 that will be always fed.x1 = tf.placeholder(tf.float32)x2 = tf.placeholder(tf.float32)x3 = tf.placeholder(tf.float32) Y..

1. Recap 1) Hythesis H(x) = Wx+bW : Weightb : Bias 2) Cost function cost(W,b) = 1/m (∑ (H(x)i^ -y(i^))^2 predicting / true 3)Gradient descent algorigm 2. multi-variable 일경우 H(x1,x2,x3,xn) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + wnxn .....+ b cost값도 변수만 증가시켜주면 Cost Function = cost(W,b) = 1/m (∑ (H(x1,x2,xn.....)i^ -y(i^))^2 그런데, 이러한것들을 계속 처리하기위해서는 불편함이 있음.어떻게 처리하면 될까? Matrix 이 식을 보게 되면 H(x) = XW 가 되는 과정을 볼 수 있음. ..