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 |
Tags
- 프로그래머스
- 코세라강의
- coursera
- 머신러닝강의
- sorted
- DATE_FORMAT
- Machine Learning
- PYTHON
- 경제공부
- 코세라머신러닝
- POP
- 알고리즘
- sql
- mysql
- SQL공부
- sql오답노트
- 파이썬
- programmers
- WHERE
- orderby
- map
- 안드류응
- groupby
- 인프런sql강의
- 코세라
- 프로그래머스SQL
- Andrew NG
- 코세라머신러닝강의
- Algorithm
- 머신러닝
Archives
- Today
- Total
목록코세라Coursera (1)
미래를 예측하는 데이터분석가

Machine Learning by professor Andrew Ng in Coursera Day 9 - Model Representation I 뉴런 네트워크를 구성하는 요소는 크게 2가지 activation과 weight로 구성되어져있다. 안에서 이루어지는 계산 과정은 x값들이 주어지면 a의 갯수에 맞게 theta의 차원이 정해진다. 그리고 h라는 함수에 넣어 최종적으로 하나의 activation node를 구하기 위해서 계산한다. 우선 x1,x2,x3와 a1,a2,a3가 있으므로 x행렬 X theta행렬 = 3X1이 되어야한다. 고로 theta는 3 X 4이고 (activation node 개수 X (x개수 + 1 ) )가 된다. Model Representation II 뉴런 네트워크가 계속해서..
강의노트/Coursera
2021. 2. 23. 11:13