안녕하세요.
3주차(5월27일_토) 스터디 진행 내용과 참여 인원이 하기와 같음을 알려 드립니다.
3주차 동영상의 내용과 관련하여 토의 사항이 있을 경우 댓글로 남겨 주시면 감사하겠습니다.
- 학습진도:
-- 동영상 : ML lab 03 - Linear Regression 의 cost 최소화의 TensorFlow 구현 (new) ,
ML lec 04 - multi-variable linear regression (^new) ,
ML lab 04-1 multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기 (new) ,
ML lab 04-2 TensorFlow로 파일에서 데이타 읽어오기 (new) ,
ML lec 5-1 Logistic Classification의 가설 함수 정의 ,
ML lec 5-2 Logistic Regression의 cost 함수 설명
-- 실 습 : 텐서플로(Tensorflow) 예제 코딩 - 1회
- 참여인원: 총 7 명
- 참고:
- Machine Learning | Coursera - Andrew Ng
-- Stanford Machine Learning - 06: Logistic Regression
-- CS 229 Machine Learning Course Materials
- CS 229 Machine Learning | Stanford - Andrew Ng - Lecture 3
-- (기계 학습, Machine Learning) Week 4 Logistic Regression
--- Lecture 1 Decision Boundary
--- Lecture 2 Introduction to Logistic Regression
- BerkeleyX: CS120x Distributed Machine Learning with Apache Spark
-- Linear Classification and Logistic Regression
-- Logistic Regression: Probabilistic Interpretation
- Machine Learning in Python - Logistic regression in machine learning
- Machine Learning 강의노트 - 03. Logistic Regression
- CS224D Lecture 7 - Introduction to TensorFlow (19th Apr 2016)
- CS224n Lecture 7 - Introduction to TensorFlow (31 January, 2017)
- CS 229 Machine Learning Course Materials | Standford
-- Linear Algebra Review and Reference
-- Binary classification with +/-1 labels
-- Supervised Learning, Discriminative Algorithms
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