[ML Andrew Ng] C1-Supervised Machine Learning: Regression and Classification 강의 (W1-1)
머신러닝 알고리즘은 지도학습(Supervised learning) 비지도학습 (Unsupervised learning)Others : 강화학습(Reinforcement learning), 추천 시스템(Recommender systems)으로 구성되어 있다.1. 지도학습(Supervised Learning) 지도학습은 특정 input에 대한 output(올바른 답) 샘플(label)의 데이터 셋이 주어져서 이 정보로부터 input과 output의 관계를 유추하는 것이다. 즉, 기존 정보를 토대로 새로운 input에 대한 output을 추측하는 것이다. 지도학습은 다시 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 나뉜다. 1.1 회귀(Regression) 회귀는 예측하고자 하는 타..
Coursera 강의/Machine learning Specialization
2024. 8. 7. 19:35
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 비용함수
- adrew ng 머신러닝 강의
- 백준
- numpy 배열 속성
- **kwargs
- python
- **
- *args
- computation graph
- *
- omp: error #15
- policy function
- 강화학습
- action value function
- state value function
- 경사하강법
- numpy 배열 생성
- baekjoon
- 앤드류응
- NumPy
- 로지스틱 회귀
- 파이썬
- sorted
- 손실함수
- 딥러닝
- 강의노트 정리
- Andrew Ng
- 11870
- 숏코딩
- Sort
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||
| 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
| 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
| 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함