Hypothesis Function vs Cost Function vs Gradient Descent
- Linear Regression의 기본적인 개념들 외우고 있어야만 다음 단계로 진행 할 수 있다. - Hypothesis Function 가설, 집값을 예측한다고 하면 Data가 존재 할 것이다. 그 데이터의 분포에 따라 가장 분포들에 가까운 함수를 가설이라 한다. 면적대비 집값을 예측 한다고 하면 x에는 면적, y는 집값이 된다. input xoutput y04172738 이라면 씨타0은 2, 씨타1은 2가 됨 - Cost FunctionHypothesis Function의 정확도를 측정하기 위한 Function. 모든 hypothesis Function의 Input값에 대한 Output 값의 평균을 구하여 정확도를 측정한다. 1. 결과 값 y에서 h(x) 값을 뺀다. 이 값은 minus가 될 수 ..
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2016. 8. 17. 00:07
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