머신러닝 과제 1 - forward propagation, backward propagation

2차원 특징 공간 상에서 다음과 같이 2개의 부류 (y = 1, y = 0)에 속하는 6개의 데이터들이 주어졌을 때,

이 데이터들을 학습 데이터로 하여 임의의 데이터들을 2개의 부류로 분류하는 분류기를 설계하려고 한다. 다음 질문에 답하시오

(    (1)    파라미터의 초기값을 

으로 하였을 때, 로지스틱 회귀의 hypothesis 함수를 수식으로 표현하고, 다음 표의 빈칸을 채워 완성하시오:

(    (2)  다음 표의 빈칸을 채워 완성시키고, 비용 함수 

의 값을 계산 하시오:

(    (3)  학습 상수를 

로 하고, 경사하강법을 이용하여 파라미터를 한 사이클 업데이트 시키고, 업데이트 된 파라미터 벡터 값을 구하시오.

이거에 대한 자료 가져오기!

h에 대한 식

이건 3개짜리!

 

hypothesis function

function 탑승하면 이렇게 된다.

cost function

 

gradient descent

그럼 이제 이전 값 가지고 와서 계산 확실히 했는지 확인

마이너스 붙이는 것 까지 잘했고,.....

여기까지 계산도 잘 했고

loss 구하는 것 까지 다 맞고

저기 평균을 안 취해도 되는건지가 참

어 뭔가 잘못한거 같은데

이건데 그냥 로스로 해버렸네

다시다시