Yet Never Lose Faith

- Good to Great , Jim Collins

How To Preprocess Image Data 자세히보기

colab 2

45th. CodeUp #1072 : [기초-반복실행구조] 정수 입력받아 계속 출력하기(설명)

PROBLEM. [기초-반복실행구조] 정수 입력받아 계속 출력하기(설명) C언어기초100제v1.2 : @컴퓨터과학사랑, 전국 정보(컴퓨터)교사 커뮤니티/연구회 - 학교 정보(컴퓨터)선생님들과 함께 수업/방과후학습/동아리활동 등을 통해 재미있게 배워보세요. - 모든 내용 codeup.kr SOURCE. import sys def gogo2(i) : if (i < num) : print(data[i]) gogo2(i+1) num = int(sys.stdin.readline().rstrip()) data = sys.stdin.readline().rstrip().split() gogo2(0) # 입력 : # 5 # 1 2 3 4 5 # 출력 : # 1 # 2 # 3 # 4 # 5 LESSON. CodeUp 기초..

Algorithm 2020.12.16

미니배치경사하강법을 이용하는 로지스틱 회귀 모델 구현하기

이번 포스팅에서는 미니배치경사하강법의 개념과 이를 이용해서 학습하는 로지스틱 회귀 모델을 구현해본다. Mini Batch Gradient Descent Method. 미니배치경사하강법은 확률적 경사하강법과 배치경사하강법의 장점을 절충한 방식으로, 실전에서 가장 많이 사용되는 경사하강법이다. 구현 방식은 배치 경사 하강법과 비슷하지만 에포크마다 전체 데이터를 사용하는 것이 아니라 조금씩 나누어(Mini Batch) 정방향 계산을 수행하고 그레이디언트를 구하여 가중치를 업데이트 한다. 미니 배치의 크기는 보통 16,32,64 등 2의 배수를 사용한다. 미니배치의 크기가 1이라면 확률적 경사하강법이 되는 것이고, 입력데이터의 크기와 동일하다면 배치경사하강법이 된다. 미니배치의 크기가 작으면 확률적 경사하강법처..