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1. Short History of ML: Perceptron 퍼셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었다. 이것은 가장 간단한 형태의 피드포워드(Feedforward) 네트워크 - 선형분류기- 으로도 볼 수 있다. 퍼셉트론이 동작하는 방식은 다음과 같다. 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 출처 https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%8D%B..

https://www.youtube.com/watch?v=Mx7oqTKwhIA&list=PLQ28Nx3M4Jrguyuwg4xe9d9t2XE639e5C&index=4&t=0s 구글 스터디잼 공부 메모 - 모두의 딥러닝 시즌 2 1. Regression - “Regression toward the mean” 전체의 평균으로 되돌아간다 (회기하려는 특징, 속성) - 통계적 원리를 설명하는 말로 Regression 이라고 사용한다 2. Linear Regression (선형회귀) - 간단하게, 데이터를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식을 찾는 것 (y = ax + b) 이라 할 수 있음 - a는 빨간 선의 기울기, b는 직선의 y절편 - 선형 회귀는 파란 데이터를 가장 잘 대변하는 기울기와 y절편 즉, a값과 b..