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A.4.1 반복법과 평가 함수 204
A.4.2 경사 하강법 205
A.4.3 모멘트법 206
A.4.4 미니 배치법과 확률적 경사 강하법 207
A.5 코드를 작성하기 전에 208
A.6 구현 사례 209
A.6.1 분석적 해로 선형 회귀 구현 216
A.6.2 반복법으로 선형 회귀 구현 219
A.6.3 반복법으로 신경망 실현 223

부록 B 선형대수 복습과 대표적인 비선형 모델 233

B.1 목적 234

B.2 선형이란 234
B.3 선형 변환과 아핀 변환 235
B.3.1 선형 결합 235
B.3.2 행렬합과 선형 변환: 열 공간 236
B.3.3 행렬곱과 선형 변환: 행 공간 238
B.3.4 아핀 변환, 평행 이동, 바이어스 항 238
B.4 노름과 페널티 항 239
B.5 선형 회귀의 최소제곱해 240

B.6 머신 러닝에서 비선형 243
B.6.1 비선형의 무엇이 좋을까? 243
B.6.2 신경망 244
B.6.3 비선형 SVM 246
B.6.4 다시 신경망 248

참고 정보 249

찾아보기 256

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