케이스윔의 개발 블로그

오늘은 'cost function을 어떻게 최소화해서 학습을 시킬 것인가'를 알아보도록 하겠다. 우리가 학습시키는 Hypothesis는 H(x) = Wx+b로 주어진다. 이걸 통해서 만들어 낼 수 있는 식 cost(W,b)는 예측값과 실제값 차이의 평균이다. 간략하게 만든 Simplified hypothesis를 통해서 계산을 해보자! H(x)=Wxcost(W) = 1/m((Wx[i]-y[i])제곱의 합) training data xy 11 2 2 33 위의 학습데이터를 통해서 cost(W)를 계산해보도록 하겠다.W=1일때 cost(W)는 무엇인가?-> 1/3((1*1-1)제곱+(1*2-2)제곱+(1*3-3)제곱) = 0W=0일 때 cost(W)는 무엇인가?-> 1/3((0*1-1)제곱+(0*2-2)제곱..