i.am.aiAI Expert Roadmap https://i.am.ai/roadmap/#note AI Roadmap Follow these roadmaps to become an Artificial Intelligence expert. i.am.ai required for any path Git Sementic versioning keep a changelog fundamentals - Basics Matrics & LinearAlgebra Fundamentals Database Basics - Relational vs non-relational databases - SQL + Joins (Inner, Outer, Cross, Theta Join) - NoSQL Tabular Data DataFrame..

★실행 환경 tensorboard 1.15.0 tensorflow 1.15.0 tensorflow-estimator 1.15.1 Python 3.7.4 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) $H(x) = {1 \over (1+ e^(-WtX) ) } $ $ cost(W) = { -1 \over m} * \sum y*\log(H(x)) +(1-y)(\log(1-H(x))$ $ W:= W - \alpha * { \partial \over \partial W}*cost(W)$ 로지스틱 회귀(영어: logistic regression)는 영국의 통계학자인 D. R. Cox가 1958년 에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이..

★설치 환경 pip install tensorflow==1.15.0 tensorboard 2.0.2 tensorflow 1.15.0 tensorflow-estimator 2.0.1 버젼 tensorboard 1.15.0 tensorflow 1.15.0 tensorflow-estimator 1.15.1 Python 3.7.4 텐서플러우로 예측분석 데이터 코드 # 데이터 읽기 path = "C:\\Users\\student\\Desktop\\DY\\★ 데이터\\306. carsdata" cars=pd.read_csv(path + "\\cars.csv") # 사용할 데이터 칼럼 및 xtrain , ytrain data=cars[[' cylinders',' hp']] xtrain = list(data[' cyl..