안녕하세요.  

7주차(6월24일_토) 스터디 진행 사항과 참여 인원이 하기와 같음을 알려 드립니다.

 

7주차 스터디/동영상 내용과 관련하여 토의 사항이 있을 경우 댓글로 남겨 주시면 감사하겠습니다.

 

 - 학습진도: 

    -- 동영상

--- lec9-1: XOR 문제 딥러닝으로 풀기 ,

--- lec9-x: 특별편: 10분안에 미분 정리하기 (lec9-2 이전에 보세요) ,

--- lec9-2: 딥넷트웍 학습 시키기 (backpropagation) ,

--- ML lab 09-1: Neural Net for XOR

  -- 동영상(복습) 

--- ML lec 5-1: Logistic Classification의 가설 함수 정의

 

 - 참여인원: 총 6 명

 

- 예제코드:

lab-03-1-minimizing_cost_show_graph

- lab-09-1-xor

- lab-09-3-xor-nn-wide-deep

- lab-09-4-xor_tensorboard

 

 - 참고: 

Machine Learning | Coursera -  Andrew Ng 

-- 3.1.1 Logistic Regression - Classification​ | YouTube

-- Lecture Notes | Coursera

-- Stanford Machine Learning - 06: Logistic Regression

-- CS 229 Machine Learning Course Materials

CS 229 Machine Learning | Stanford - Andrew Ng -  Lecture 3

First Contact with TensorFlow(원서_번역내용) | 텐서플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog)

TensorFlow 한글 문서

TensorFlow Tutorial | YouTube

-- TensorFlow Tutorials | GitHub 

CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research

-- CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research(YouTube)

CS224D Lecture 7 - Introduction to TensorFlow (19th Apr 2016)​

CS224n Lecture 7 - Introduction to TensorFlow (31 January, 2017)

DeepLearningBookebook_0.gif

Pattern Recognition and Machine Learningebook_0.gif

Neural Networks for Machine Learning | Coursera -  Prof. Geoffrey Hinton on Coursera in 2013

-- Neural Networks for Machine Learning | YouTube -  Prof. Geoffrey Hinton on Coursera in 2012

--- Lecture 4.3 — The softmax output function [Neural Networks for Machine Learning]

-- CSC321 Winter 2014 - Lecture notes

KAIST 문일철 머신 러닝 강좌

-- (기계 학습, Machine Learning) Week 4 Logistic Regression

---  Lecture 1 Decision Boundary

- 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

CS 229 Machine Learning Course Materials | Standford

-- Linear Algebra Review and Reference

-- Probability Theory Review

-- Binary classification with +/-1 labels

-- Supervised Learning, Discriminative Algorithms

 

 

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