gradient descent1 210810_MachinLearning 5 (Gradient Descent, Logistic Regression, Collaborative Filtering) Linear Regression Gradient Descent (경사하강법) Gradient Descent는 학습 알고리즘 중 하나 학습이라 하면 머신러닝 알고리즘의 결과가 좋아지도록 파라미터를 조정하는 것 가중치(weight), 편향(bias)이 파라미터에 포함된다. 즉, 1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘이며 함수의 기울기(경사)를 구하고 경사의 절대값이 낮은쪽으로 계속 이동시켜 극값에 이르기까지 반복시킨다. 곡선의 특성상 초반에는 빠르게 내려간다 (큰폭의 변화률) 보폭을 짧게 내려가면 학습 시간이 오래걸린다. Cost 0 근처에 다가갔는데 큰 폭으로 내려가면 발산의 우려가 있다. Cost가 크면 어떤값을 수정하면 될까? 기울기 = W(weith)값 가중치 실습 1 선형회귀(Linear Regress.. 2021. 8. 11. 이전 1 다음
