Logistic Regression
import tensorflow as tf # import os # os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 두 가지 분류를 활용할 수 있는 몇 가지 예제를 설명하고 있다. # 스팸 메일 탐지, 페이스북 피드 표시, 신용카드 부정 사용은 두 가지 값 중의 하나를 선택하게 된다. # 프로그래밍에서는 이 값을 boolean 이라고 부르지만, 여기서는 쉽게 1과 0으로 구분한다. 1은 spam, show, fraud 에 해당. # 1과 0에 특별한 값을 할당하도록 정해진 것은 아니다. 다만 찾고자 하는 것에 1을 붙이는 것이 일반적이다. x_data = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]] y_data = [[0], [0],..
Multi variable input & Load data
import tensorflow as tf x_data = [[73., 80., 75.], [93., 88., 93.], [89., 91., 90.], [96., 98., 100.], [73., 66., 70.]] y_data = [[152.], [185.], [180.], [196.], [142.]] # x1 = tf.placeholder(tf.float32) # x2 = tf.placeholder(tf.float32) # x3 = tf.placeholder(tf.float32) # Y = tf.placeholder(tf.float32) # placeholders for a tensor that will be always fed. # 이번 예제에선 5개의 x 데이터 셋을 입력했지만 여기선 미지수 Non..
