[TIL]선형분류2, MNIST, 분류문제 실습
확률적 식별 모델 다중클래스 로지스틱 회귀 우도함수 소프트맥스, 시그모이드의 함수들 사이의 관계를 잘 기억해둬라! 체인룰을 쓰기 위해 함수관계를 잘 이해해야 한다. Gradient Descent(batch) ...
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[TIL]선형분류1
분류문제는 머신러닝에서 가장 중요한 부분이다. 분류의 목표 : 입력벡터를 하나의 클래스로 할당하는 것 분류를 위한 결정이론 확률적 모델 생성모델 : 클래스 C_k가 주어져 있을 때 인풋 x의 확률을 모델링하고 클래스의 ...
[TIL]선형회귀
선형회귀는 머신러닝에서 가장 많이 쓰이는 모델 중 하나이다. 매우 빠르면서도 좋은 성능을 보여주는 경우가 많기 때문이다. 딥 모델을 이해하기 위해서도 선형모델에 대한 이해가 필수적이다. 선형회귀모델, 선형분류 모델에 대해 잘 이해하고 넘어가도록 하자.
[TIL]확률분포2
가우시안 분포 N이 커질수록 가우시안 분포에 가까워진다. x에 대한 함수적 종속성은 지수부에 등장하는 이차형식에 있다. 이차형식에 나타나는 행렬은 오직 대칭부분만이 그 값에 기여한다. 가우시안 분포의 Normaliza...
[TIL]확률분포1
확률분포와 관련된 식들이 실제로 코드에서 어떻게 구현되어 사용되는지 같이 실습해볼 수 있어 좋았다.