Running Gradient Descent | Supervised Machine Learning: Regression and Classification

Machine Learning/Stanford ML Specialization 2023. 10. 27. 20:04

경사 하강법이 어떻게 동작하는지 알아보도록 하자. 맨 처음에는 아래 함수부터 시작한다.

$ F(x) = -0.1 + 900 $

여기서 Gradient Descent를 이용해서 점점 값을 줄여가면서 가장 작은 Cost, 2311을 찾아내었다.

여기서 Gradient Descent를 계산할 때, 가지고 있는 모든 데이터 예제를 사용해서 계산하는 방식을 Batch Gradient Descent라고 한다.

이렇게 모든 데이터를 사용해서 매번 계산하는것이 비효율적이기 때문에, subsets gradient descent와 같은 방법도 존재한다고 한다.

Vectorization (벡터화) \| Supervised Machine Learning: Regression and Classification (0)	2023.10.28
Multiple Features \| Supervised Machine Learning: Regression and Classification (0)	2023.10.28
Gradient Descent for Linear Regression (선형회귀를 위한 경사 하강법) \| Supervised Machine Learning: Regression and Classification (0)	2023.10.27
Learning Rate (학습률, 알파) \| Supervised Machine Learning: Regression and Classification (0)	2023.10.27
Gradient Descent (경사 하강법) \| Supervised Machine Learning: Regression and Classification (2)	2023.10.17

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