ML lab 06-1: TensorFlow로 Softmax Classification의 구현하기
해당 자료는 "모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의"를 보고 개인적으로 정리한 내용입니다. http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 본 실습의 tensorflow는 1.x 버전입니다. Softmax Classification을 Tensorflow로 구현 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() #tensorflow v1호환 # X data는 행은 여러개, 열은 4개의 변수로 이루어져 있으므로 Shape는 [None,4] # Y data는 one hot encoding 된 형태로 0 = [1,0,0] , 1 = [0,1,0], 2=[0,0,1] x_data = [[1, 2,..
ML lab 05: TensorFlow로 Logistic Classification의 구현하기
해당 자료는 "모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의"를 보고 개인적으로 정리한 내용입니다. http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 hunkim.github.io 본 실습의 tensorflow는 1.x 버전입니다. 이론 가설 Cost함수 최적화를 위한 경사하강법 Logistic Classification을 Tensorflow로 구현 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() #tensorflow v1호환 x_data = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]] y_data = [[0], [0], [0], [1], [1], [1]] X = tf.placehol..