Linear Regression 의 cost 최소화의 TensorFlow 구현

전에 했던 linear regression과 같은 개념이다.

cost가 최소가 되는 W값을 찾아야 한다.

cost와 W의 관계는 다음과 같다.

H(x) = Wx 이면

cost(w) =  이다.

w값에 따른 cost(w)의 그래프는 위와 같고 곧 cost(w)의 최저점을 찾으면 된다.

미분한 값으로 그래프의 기울기를 알수 있고 기울기가 0이되는 지점을 찾으면 된다.

기울기가 양수라면, 최저점보다 오른쪽에 있으므로 w를 왼쪽으로 (- 방향) 이동해야 하고

기울기가 음수라면, 최저점보다 왼쪽에 있다는 의미이므로 w를 오른쪽으로 (+방향) 이동하여 학습하면 된다.

따라서

인 것이다.

실제 코드 구현.

1. cost(W)와 W관계 그래프 그려보기

실행결과

pycharm에서 matplotlib include 하는 법 : http://mainia.tistory.com/5617

2. cost함수의 꼭지점을 찾도록 W값 learning 시키기

실행결과

+강의를 들으면서 정리하고있는데 이렇게 다시 정리하는 시간이 너무 오래걸린다..

우선 강의를 다 들어보고, 몇 가지만 골라 구현해보아야 겠다.