비용함수

비용함수(Cost Function) #1

머신러닝 모델은 위와 같이 동작하게 된다. 머신러닝 알고리즘에 학습시킬 Training data set이 존재하며, 그것을 Learning Algorithm의 input으로 활용한다. Learning Algorithm은 input으로부터 학습한 내용을 기반으로 결과를 예측하기 위한 최적의 가설(hypothesis)를 세운다. (여기서 가설을 '함수'라고 치환하여 쉽게 생각하자.) 새롭게 관측되는 data를 가설의 x, 즉 input으로 투입하여 결과 y를 예측한다. 그 결과값을 predicted y라 한다. 비용함수(Cost Function) 우리는 hypothesis function의 정확도를 높이기 위해 비용함수(cost function)을 사용할 수 있다. 앤드류 응 교수님은 집 값을 예측하는 지도..