시그모이드함수2 [머신러닝] 메타코드 강의 후기_머신러닝 입문 부트캠프 (7) 로지스틱 회귀 🔥 메타코드에서 머신러닝 입문 부트캠프 강의를 듣고 있다. 나는 머신러닝 강의를 들으면서 내 손으로 직접 하이퍼 파라미터 수정 같은 걸 해보고 싶었다! 빅분기에서는 너무 무지성으로 랜덤포레스트만 돌려서; 하핫.. 근데 머신러닝 강의 실습 파일을 보면 진짜 완벽하게 손실함수 계산, 에포크 계산 등에 대한 내용을 다루고 있다. 이 부분은 블로그에서 무료로 풀면 선생님께 죄스러울 정도라 그냥 혼자 잘 배우고 간직하는 것으로 하고, 다음 이론 내용을 정리해보려 한다.5. 분류(Classification) - 로지스틱 회귀 지난 글까지는 회귀에 대한 내용 중 선형회귀, 다중회귀 등을 배웠다. 이번 글부터 정리할 내용은 분류에 해당하는 내용이다. 목차는 위와 같음!회귀랑 분류가 어떻게 다른지, 다시 한 번 살펴보.. 2024. 10. 31. [머신러닝] 메타코드 강의 후기_머신러닝 입문 부트캠프 (2) 머신러닝에 사용되는 기본 수학 개념 🔥 메타코드에서 머신러닝 입문 부트캠프 강의를 듣고 있다. 머신러닝에 대한 전반적인 지식을 익히고, 내 손으로 하이퍼파라미터도 조정해보고 최적화된 모델을 찾기 위해!! 맨날 RandomForest만 돌리는 빅분기 취득자를 졸업하자!ㅁ! 아자아자!! 근데...? 머신러닝에서 사용되는 수학적 개념들을 배우다가 포기할 뻔 했다. ㅠㅠ 자연 상수, 시그모이드 함수, log와 미분 이야기들이 막 나오는데... 그래도 힘내봐야지. 서포터즈로 이왕 제공받은 강의 열심히 끝까지 들어보려고 한다. 강의를 듣고 나면 어려운 수학적 내용도 조금은 익숙해지지 않을까?2. 회귀(Regression) - 머신러닝을 위한 기본 수학(Basic Math for ML)함수란, 두 집합 사이의 관계 혹은 규칙을 말한다. y = f(x.. 2024. 10. 13. 이전 1 다음
