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[머신러닝 코세라 강의] (2주차) "Cost Function & Gradient Descent" Machine Learning (by Andrew Ng)

2주차 Machine Learning (by Andrew Ng) 교수님의 Coursera 강의의 중요 내용을 요약하고, 관련 알고리즘을 직접 파이썬으로 생성해보았습니다. 관련 ipython 코드는 구글 colab 링크에 담아두었습니다. 가설: $h_{\theta} (x) = \theta_0 + \theta_1 x$ 에서 $\theta_0, \theta_1$ 을 선택합니다. 이 때, cost function 인 $J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m \Big( h_\theta (x_i )- y_i \Big)^2$ 을 최소화하는 $\theta_0, \theta_1$ 을 찾습니다. $$\min_{\theta_0, \theta_1} \frac{1}{m} \sum..

머신 러닝 2022.05.26
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