머신러닝스터디/2016/2016 04 30

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내용

• Tensorflow: tensor와 operation을 노드로 표현하는 그래프
  • Tensor: numeric multi array, vector가 좌표계에 의존적이라면 tensor는 좌표계에 독립적이다.
  • placeholder: input, symbol들을 미리 할당, 이후에 데이터들을 읽어들여 placeholder에 할당한다.
  • variable: session run 중에 변경되는 tensor, W, b의 값은 session run 중에 값이 업데이트 된다.
• Linear Regression: Tensorflow Example code의 Linear Regression을 돌려보고, 코드 리딩.
  • Linear Regression은 activate function이 없다.
• training data and test data
  • overfitting을 검사하기 위해 training data의 일부는 test data용으로 분리해둔다.

다음 시간에는

• Tensorflow 실습
• Binary Regeression 예제 실습 하고 옵시다.

더 보기

Linear Regression in Tensorflow Examples

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활동지도/2016, 머신러닝스터디/2016