02-2. Simple Linear Regression LAB

이 포스트는 모두를 위한 딥러닝 - Tensor Flow를 정리한 내용을 담았습니다. 누구나 이해할 수 있는 수준으로 설명하고자 하였으며 LAB의 코드는 TF2.0에 맞추어 재작성되었습니다. 이번 포스트에서는 텐서플로우에서 Simple Linear Regression(단순 선형 회귀)과 Cost Function (비용 함수)을 최소화하는 알고리즘인 Gradient descent(경사 하강법)을 어떻게 구현하는지를 간단한 예시를 통해 알아보겠습니다. (들어가기에 앞서 Linear Regression과 Cost Function에 대해 궁금하시다면, 이전 포스트를 참고해주시기 바랍니다.) · 다음의 Training Data Set을 보겠습니다. x_data = [1, 2, 3, 4, 5] # Input val..

2020.03.31