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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
경사하강법을 통한 비용함수 RSS 최소화 - 파이썬 코드로 경사 하강법 구현하기
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너무 뜬금없이 질문드려서 죄송합니다.
강의영상 7:20 부터 100개의 데이터와 예측값 설명하시는 부분입니다. 개정 2판에서 316페이지 세번째 문단 부분입니다.
좋은 질문이십니다.
정확히는 말씀하신대로 입니다. 그러니까 100개의 데이터 세트에 100개 예측값이 된다면 100개의 w0가 됩니다.
그런데 이렇게 설명 드리면 나중에 행렬식으로 변화할 때 더 헷갈리게 된다고 개인적으로 생각했습니다. 나중에 예측값을 행렬로 변경하면 y_pred = np.dot(X, w1.T) + w0 와 같은 식의 이해가 더 편하게 될 수 있기 때문입니다. 그리고 np.dot(X, w1.T) 의 결과에 w0를 더하게 되면 w0는 상수값으로 행렬값에 브로드캐스팅 되므로 100개의 w0로 만들어 집니다.
감사합니다.
안녕하십니까,
음, 질문 내용이 잘 이해가 안되었습니다. 강의 영상에서 몇분 몇초의 어느 부분을 애기하는지 말씀해 주실수 있나요?
좋은 질문이십니다.
정확히는 말씀하신대로 입니다. 그러니까 100개의 데이터 세트에 100개 예측값이 된다면 100개의 w0가 됩니다.
그런데 이렇게 설명 드리면 나중에 행렬식으로 변화할 때 더 헷갈리게 된다고 개인적으로 생각했습니다. 나중에 예측값을 행렬로 변경하면 y_pred = np.dot(X, w1.T) + w0 와 같은 식의 이해가 더 편하게 될 수 있기 때문입니다. 그리고 np.dot(X, w1.T) 의 결과에 w0를 더하게 되면 w0는 상수값으로 행렬값에 브로드캐스팅 되므로 100개의 w0로 만들어 집니다.
감사합니다.