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오늘은 Logistic regression (로지스틱 회귀)를 정리해 보려고 합니다. 제가 정리하는 모든 머신러닝 딥러닝 내용은 sung kim님의 유튜브 모두의딥러닝 시즌1 강의와 텐서플로로 배우는 딥러닝 책을 기반으로 합니다. :) https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm Linear regression이 선형적인 데이터를 예측하는데 사용되었다면, Logistic regression은 이진분류를 하는데 사용 됩니다. 메일에서 스팸메일인지 아닌지 구분하는것 처럼 두 가지 케이스로 구분해야 하는 경우에 사용됩니다. 시험 성적의 pass/fail 도 좋은 예가 될 수 있죠 ㅎㅎ 시험성적을 예로 그래..

오늘 소개 드릴 Git의 기능은 Merge 입니다. 영어의 의미에서 알 수 있듯이, 브랜치를 서로 병합하는 작업을 머지라고 하는데요. 협업을 할 때, 가장 많이 문제가 발생하는게 바로 머지할때입니다. 서로 같은 부분을 수정한 상태로 머지를 하게되면 충돌이 일어나게 되는데, 이러한 충돌 해결방법은 차후에 다루기로 하고, 우선 머지하는 방법을 배워봅시다! 머지 하는 방법은 정말정말 너무 간단합니다. 만약 master브랜치에 feature1이라는 브랜치를 병합하고 싶으면, master 브랜치로 체크아웃 한 상태에서 (마스터 브랜치에 속한 상태) git merge feature1 이라고 명령어를 입력하고 머지 커밋을 생성하면 끝입니다. 머지가 잘 되었는지 그래프로 확인해보고 싶으시면, 앞서 배운 명령어 git ..

텐서플로를 사용하려면 당연지사 텐서플로를 공부 해야 겠죠? 저도 공부하는 입장이기 때문에, 많은걸 알지 못하지만, 필수적이고 자주사용되는 API들을 알아보려 합니다. (텐서플로 1.x버전 기준) 1.tf.Session() 그래프를 만들고 실행하기 위해서는 세션을 만들고, 실행시켜 줘야 합니다. #텐서플로에서 그래프의 실행은 세션을 열어서 수행한다. 텐서플로에서 세션을 열면 그래프 상에서 텐서를 주고받게 되고, 이에 대한 정보를 저장하고있다가, 세션을 종료하면 저장하고 있던 정보들을 삭제한다. 2. tf.constant (상수 텐서) 상수값을 표현하는 tf.constant tf.constant(value, dtype = None, shape = None, name = 'Const') 인자 value - 상..