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Machine Learning 머신 러닝 - How to minimize cost 관련 포스트Machine Learning 머신러닝 - ML & Deep LearningMachine Learning 머신 러닝 - Linear RegressionTensorFlow 설치 및 PyCharm 설치TensorFlow Linear RegressionTensorFlow Minimize Cost, Gradient Discent Algorithm Hypothesis and Cost- H(x) = Wx+b- cost(W,b)= 1mi=1m(H(x(i))-y(i))2 ( m = num of data)Simplified hypothesis- H(x) = Wx- cost(W)= 1mi=1m(W*x(i)-y(i))2 ( m = ..

Machine Learning 머신 러닝 - Linear Regression 관련 포스트Machine Learning 머신러닝 - ML & Deep LearningTensorFlow 설치 및 PyCharm 설치TensorFlow Linear RegressionTensorFlow Minimize Cost, Gradient Discent Algorithm Predicting exam score : regression- Using with Learning Training Set (학습된 데이터를 기반으로) Regression(data)Using Training data -> (Linear) Hypothesis - H(x) = Wx+bAnd then “Which hypothesis is better?”Linea..

Machine Learning 머신러닝 - ML & Deep Learning Basic Machine & Deep Learning with Tensorflow(Python)“GPU Technology Conference 2015” Dr. Andrew NgUnderstand basic Machine Learning(ML)- weak math & computer science background => O.K.y = Wx+b- Want to use ML as black-box with basic understanding use Tensorflow and Python Goal- Basic understanding of Machine Learnig Algorithms> Linear regression, Logis..

TensorFlow Minimize Cost, Gradient Discent Algorithm 이전 포스트 TensorFlow 설치 및 PyCharm 설치TensorFlow Linear Regression Minimize Costcost(Loss) 최소화 Simplified HypothesisH(x) = Wx cost(W) = 1mi=1m(H(xi)-yi)2 MinimizeCost.pySourceimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt# tf Graph InputX = [1., 2., 3.]Y = [1., 2., 3.]m = n_samples = len(X) # Set Model weightsW = tf.placeholder(tf.float32) ..

TensorFlow Linear Regression 이전 포스트 TensorFlow 설치 및 PyCharm 설치 Lineare RegressionHypothesisH(x) = Wx+b ( W : weight)Cost(Loss) Functioncost(W,b) = 1mi=1m(H(xi)-yi)2Cost function 에서 minimize 를 하기 위해 Gradient Descent Algorithm을 사용 하였습니다. Sourceimport tensorflow as tf# Training Datax_data = [1.,2.,3.]y_data = [1.,2.,3.]# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b# We know t..

TensorFlow 설치 및 PyCharm 설치 TensorFlow 설치Python version$ python -V 명령어로 버전을 확인할 수 있습니다.Pip InstallationPip는 Python 으로 쓰여진 소프트웨어 패키지를 관리하고 설치하는 package managemnt system 입니다.$ sudo easy_install pip$sudo easy_install --upgrade sixPython 2.7 버전에서는 Tensorflow import 시 문제가 생깁니다. 이것은 protobuf version 사이에서의 충돌때문입니다.protobuf을 업그레이드를 해야합니다.$ sudo pip install --upgrade protobuf$ sudo easy_install --upgrade ..

Mongo DB - Mongo DB Intro(3) MongoDB 3.2.6 Install MongoDB - Mongo DB Intro(1)http://cogandkim.tistory.com/9MongoDB - Mongo DB Intro(2)http://cogandkim.tistory.com/11 2.4 MongoDB(v 3.2.6) InstallMongoDB 바이너리는 리눅스(Liunx), 맥 OS X, Window, 솔라리스에서 동작MongoDB 사이트에서 내려 받은 아카이브 파일을 대부분의 플랫폼 상에서 수정할 수 있고, 바이너리를 실행해 볼 수 있다. MongoDB Server는 DB파일을 쓸 수 있는 디렉터리와 연결을 수신할 수 있는 포트(port)를 요구 한다. MongoDB 설치는 일반적으로..

Mongo DB - Mongo DB Intro(2) Mongo DB - Mongo DB Intro(1)http://cogandkim.tistory.com/9 MongoDB는 매우 강력하면서도 진입 장벽이 낮다.✦ MongoDB 데이터의 기본 단위는 문서인데, 관계형 DB의 행과 유사하다. (하지만, 더 많은 자료형이 있음)✦ 같은 맥락에서 콜렉션(collection)은 스키마(schema)가 없는 테이블(table)✦ 단일 인스턴스(instance)는 여러 독립적인 DB를 호스팅할 수 있고, DB는 자체적인 콜렉션들과 권한을 가짐✦ 모든 문서는 문서 콜렉션 내에서 고유한 특수 키인 “_id”를 가진다.✦ 인스턴스 관리와 데이터 조작에 유용한, 단순하지만 강력한 자바스크립트(javascript) 셸을 지원..

Mongo DB - Mongo DB Intro(1) MongoDB는 강력하고 유연하며 확장성이 높은 범용 DB다. 보조 인덱스, 범위 쿼리, 정렬, 집계, 공간 인덱스 등과 같은기능과 함께 확장할 수 있는 기능을 결합하였다. 1.1 Easy UsingMongoDB는 문서 지향 데이터베이스이다. 관계형 모델을 사용하지 않는 주된 이유는 분산 확장을 쉽게 하기 위한 것이지만,다른 이점 또한 있다. 문서 지향 데이터베이스에서는 ‘행'개념 대신에 보다 유연한 모델인 ‘문서'를 사용한다.내장 문서와 배열을 허용함으로써 문서 지향 모델은 복잡한 계층 관계를 하나의 레코드로 표현할 수 있다.이 방식은 최신 객체 지향 언어를 사용하는 개발자의 관점에서 매우 적합하다. 또한 MongoDB 에서는 문서의 키와 값을 미리 ..

MongoDB - RDBMS(관계형데이터베이스) 관계형 데이터베이스란? 관계형 모델은 관계형 데이터베이스 시스템의 기본이다.관계형 모델을 통해서 데이터를 어떻게 생성하고 유지, 저장, 검색할 지를 정의한다.관계형 모델은 어떠한 값들의 조합과 여러 가지 값에 대한 조건을 나타내는 변수들을 서술한 논리의 집합이다. 관계형 모델의 개념일정한 시점에서 DB의 내용은 여러 가지 값과 이와 관련된 관계들로 구성된다.관계형 모델은 질의(Query)를 수행하고 데이터를 지정하는 방법을 제공해야 한다.즉 DB가 어떤 정보를 포함하는지, 사용자가 어떤 정보를 얻기 원하는 지, 질의를 통해서 데이터를 저장하는 구조가 어떻게 되는 지를 나타내야 한다. 튜플(Tuple)튜플은 속성(Attribute) 값 들이 정렬되지 않은 세..