머신러닝2 머신러닝 스터디 -04 코드정리 머신러닝 코드를 분석하면서 의미를 따져보고자 한다. ( 이해하면서 외우기 편하게끔 만들기 위함 ) 먼저 정규화 메소드를 정의하여 각 값이 0~1사이에 있게끔 만들어 준다. 이는 이상값의 존재를 없애줄 뿐만 아니라 오버슈팅 등을 막아주는 역할을 하기도 한다. 머신러닝 코드 분석------ 1) 변수 정의 먼저 각 데이터를 뽑아, x_data 에 독립변수를 넣고 y_data 에 종속 변수를 저장해준다. placeholder를 통해, 각 데이터를 넣을 공간을 정립 ( 실제 training 을 돌릴때는 이 변수 안에 있는 데이터 값을 분석한다.) 임의의 W, B 값을 정의해준다. ( random normal 로 하는 이유는 트레이닝을 시킬 경우, 알아서 찾아 들어가기 때문에 굳이 정해주지 않은 것 같다. // .. 2020. 3. 17. 머신러닝 스터디 -03 Softmax Classification SoftMax 를 이해하기 위해서는 Logistic 의 기본 개념을 이해 해야 한다. Logistic 함수는 Linear Regression 에서 파생된 개념 응용이라고 볼 수 있는데, 그 이유는 Logistic Regression을 통해 일정 사이의 수 ( 0 ~ 1 ) 의 값으로 Linear Regression 의 아웃풋값을 변형시켜 준 다음, 특정 기준을 통해 True 0 / False 1 로 변환 시켜 주는 것이기 때문이다. 그 식을 sigmoid 함수라고 하는데, 다음과 같다. 그리고 e 상단의 z 에 H(x) 값 ( WX + B ) 의 값을 대입한다. 즉 이해해 보면 간단한 대입식이다. 하지만 더욱 깊게 다루고자 하는 것은 softmax classification 이다. 이는 특정 객체를 여러.. 2020. 3. 15. 이전 1 다음
