이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트는 저번 포스트에 이어 Logistic regression(로지스틱 회귀)의 cost function(비용 함수)과 optimizer - Gradient descent(경사 하강법)에 대해 알아보겠습니다. Logistic regression의 cost function에 대해 알아보겠습니다. 먼저 아래 그림을 보겠습니다. 로지스틱 회귀에서는 데이터를 분류해주는 적절한 Hypothesis가 필요합니다. 왼쪽의 두 직선은 데이터를 잘 분류하지는 못하는 것으로 보이는 반면 오른쪽의 직선은 데이터 ■과 ▲을 분류해..

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. ·Linear Regression (선형 회귀) - Regression 이란? 우리는 이전 포스트 01. 기본적인 Machine Learning의 용어와 개념 설명의 지도 학습 예시인 부동산 가격 예측을 통해 Regression에 친숙해져 있을 수 있습니다. 실제로 Regression은 통계학자이자 인류학자였던 Sir Francis Galton이 말한 "Regression toward the mean", 즉 "전체의 평균으로 되돌아간다"는 것을 의미합니다. 자세히 말하자면, 어떤 데이터들이 굉장히 크거나 작을지라도 ..