이번 주는 방화지대 공사를 하느라 또 오랜만이다. 낫질과 톱질을 하도 했더니 손가락 마디가 쑤시네.. 이번에는 Logistic Regression을 텐서플로우로 구현해보자! import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf tf.random.set_seed(1106) # for reproducibility x_train = [[1., 2.], [2., 3.], [3., 1.], [4., 3.], [5., 3.], [6., 2.]] y_train = [[0.], [0.], [0.], [1.], [1.], [1.]] x_test = [[5.,2.]] y_test = [[1.]] x1 = [x[0] for x in x_trai..

20.10.14 너무 오랜만이다. 사실 중간에 자바 공부로 넘어갔다 오기도 했고 9월에 대대전술훈련과 10월 초에 종측 선발이 되어서 한동안 머신러닝 공부를 못했다. 오늘은 지금까지 배운 선형회귀와 로지스틱 회귀에 대해 복습하는 시간을 가진 후 머신러닝으로 복귀를 했다. Logistic Regression: Linear Regression를 Classification에 사용할 때의 한계들을 수정하여 선형 가설을 Sigmoid 형태에 넣은 Hypothesis를 설정했다. 그리고 Local Minimum 문제를 피해 그에 맞는 log를 이용한 Cost Function을 만들었다. 이를 앞서 배운 경사하강법으로 Cost 값을 최소화시키는 Weight와 Bias를 찾는 것이다. 이미지가 잘 그려지지는 않는다. ..