Chaerrylog

이 글은 PyTorchZeroToAll을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Logistic Regression(로지스틱 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 chaerrylog.tistory.com 위 글에서 로지스틱 회귀에 대해서 설명했다. 이 내용을 토대로 파이토치를 사용해 실습을 진행한다. from torch import tensor from torch import nn from torch import sigmoid import torch.nn.functional as F import torch.o..

이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear chaerrylog.tistory.com 이전 글까지는 선형 회귀의 가설, 손실함수, 경사하강법에 대해서 배웠다. 이 글에서는 로지스틱 회귀에 대하여 설명한다. Logistic Hypothesis 머신 러닝은 지도 학습과 비지도 학습으로 구분되고, 지도 학습은 회귀과 분류로 나눠진다. 앞에서 배운 선형 회귀는 Regression에 속하고, 오..