훈련비율

Parameter Learning (Gradient Descent)

Endrew Ng 교수님의 Machine Learning강의를듣고 복습하는 글입니다. (www.coursera.org) 처음으로 배워볼 알고리즘은 지도학습의 알고리즘이다. 데이터 과학을 하다보면 특정 상황에 가장 적합한 모델을 찾아야할 때가 많다. 여기서 '가장 적합한'이라 함은 대부분 '모델의 오류를 최소화하는' 혹은 'likelihood(우도-일관되는 정도)'를 최대화하는'것을 의미한다. 즉, 어떤 최적화 문제에 대한 답을 내리는 것이다. 앞으로는 여러 최적화 문제들을 풀기 위해 경사 하강법(gradient descent)이라 부르는 방법을 사용할 것이다. 1. Gradient Descent (경사 하강) ▶비용 함수J의 최솟값을 구하는 알고리즘 ▶선형회귀 뿐만 아닌 많은 일반적인 함수에도 적용됨. ..