Hypothesis

목차 Build graph using TensorFlow operations Place holders Build graph using TensorFlow operations Linear regression을 구현하여 그래프를 만들기 위해 위의 그림을 보면서 지난 내용을 복습하도록 하자. Hypothesis와 Cost function의 식은 [그림1]과 같고, 텐서플로우의 메커니즘은 [그림 2]와 같다. # X and Y data x_train = [1, 2, 3] y_train = [1, 2, 3] W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='weight') b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name='bias') # Our hyph..

목차 Linear Regression Cost function Linear Regression 우리가 예측을 하려는 최종 목표가 점수(0점에서 100점 사이)라고 할 때 이런 형태의 머신 러닝은 Supervised Learning 중에서도 Regression이라 할 수 있다. x (hours) y (score) 10 90 9 80 3 50 2 30 위와 같은 데이터를 통해 학습을 시키는 것을 training이라 하고, training이 끝난 후에 Regression을 사용한다는 것은 어떤 학생이 '나는 7시간 정도 공부했는데 몇 점이나 받을 수 있을까..?' 질문을 한다고 하면 수학적으로는 x라는 값에 7을 던지고 Regression이 결과(y)를예측을 해주는 것을 말한다. 위의 왼쪽 표와 같은 간단한 ..