cost함수1 [딥러닝의 기본] Linear Regression cost 함수 최소화 ML lec 03 - Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 설명 가설과 실제 값의 차를 최소화할 수 있는 W와 b를 찾는 것이 Linear Regression의 목표다. 설명을 위해서 hypothesis를 간단히 했다. 편향 b를 없애고 가중치 W만 가진다. W 값에 따라 cost 함수는 어떻게 될지 본다. W에 따라 cost(W)가 어떻게 변할지 그래프를 그려볼 수 있다. 우리는 cost 함수가 최소화되게끔 찾아야 하기 때문에 최소화된 점을 찾는다. 여기선 (1,0)이지만 기계적으로 찾아야 한다. 최솟값을 찾을 때 많이 사용되는 알고리즘이 경사하강법 Gradient descent algorithm이다. 만약 언덕 위에 있다면 주변에 있는 경사진 곳을 찾아 내려가는 간단한 방.. 2020. 5. 20. 이전 1 다음
