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글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com Logistic regression은 binary classification 문제 예를 들어 데이터가 X가 주어졌다고 가정할 때 이 데이터는 m개의 샘플로 이루어지고 d의 dimension을 ..
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이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com ( http://hunkim.github.io/ml/ 참고) 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io Logistic Regression - Clasification..
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이 글은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. GitHub - deeplearningzerotoall/PyTorch: Deep Learning Zero to All - Pytorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com Multivariate Linear regression - 여러 개의 정보로부터 하나의 추측 값을 계산하는 모델 복수의 정보를 가지고 어떻게 예측을 할 수 있을까? Data Hypothes..
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은 모두를위한딥러닝 시즌2 https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch 을 정리한 글입니다. 이번 챕터에서 모델링하려는 것은 공부시간과 점수의 상관관계이다. 내가 4시간을 공부했다면 몇 점 정도를 받을 수 있을까? 를 예측하는 것이다. 모델의 학습을 위한 데이터는 "torch.tensor"의 형태이며, 입력과 출력을 각기 다른 텐서에 저장한다. 입력은 x_train, 출력은 y_train 로 표기한다. 1 2 3 4 5 6 7 import torch import numpy as np x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]]) y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]]) print(x_tra..