수치해석 14강 - Newton Raphson 방법과 Secant method 차이점 이해하기

미분을 사용하지 않고 근소한 거리 차이의 가지는 두 점을 통해 근을 구하는 Secant method를 이해한다.

수치해석 15강 - Curve Fitting (곡선접합)과 기계학습의 관계를 이해하기

주어진 데이터를 통해 곡선 접합 함수를 추정하는기계 학습을 이해한다. numpy의 polyfit, polyval 메서드를 통해 곡선 접합 함수를 추정함으로, 곡선 접합(Curve Fitting)의 원리를 이해한다.

수치해석 16강 - 선형회귀와 기계학습 이해하기

주어진 데이터에 접합하기 위한 곡선접합 함수를 두 개의 미지수(기울기, 절편)를 이용하여 모델링한다. 모델링한 곡선접합 함수를 편미분함으로써 기울기와 절편을 구하면서, 기계학습과의 연관성을 이해한다. 이러한 과정을 통해 numpy라이브러리의 polyfit 메서드를 이해한다.

수치해석 17강 - 다항 회귀와 기계학습 이해하기

numpy의 polyfit 메소드를 통해 다항회귀를 이해한다. 2차원 다항식을모델링하고, 편미분을 통해, 2차원 다항식의 계수를 유도한다. 행렬 연산을 통해 polyfit 메서드의 결과값이 의미하는 바를 이해한다.

수치해석 18강 - 텐서플로우의 기계 학습 데이터 생성을 위한 Statistics 및 Histogram 이해하기

텐서플로우의 학습 데이터 생성을 위한 정규분포와 균등분포를 배운다. 히스토그램을 만들어 보면서uniform 메소드와 randn 메소드의특징을 이해한다. matplotlib.pyplot에서 제공하는 hist메소드와 numpy의 histogram 메서드의 차이점을 이해하고 bar 메소드를 이용해 히스토그램을 만들어본다.