일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 가우시안 필터링
- matlab 영상처리
- C언어 공부
- tensorflow 예제
- c언어
- c언어 정리
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- 미디언 필터링
- 모두의 딥러닝 예제
- 딥러닝 공부
- c++
- 파이토치
- 케라스 정리
- object detection
- 김성훈 교수님 PyTorch
- Pytorch Lecture
- 파이토치 강의 정리
- c++공부
- TensorFlow
- pytorch
- 골빈해커
- pytorch zero to all
- 해리스 코너 검출
- 딥러닝 스터디
- 모두의 딥러닝
- 딥러닝
- 팀프로젝트
- MFC 프로그래밍
- 컴퓨터 비전
- 영상처리
Archives
- Today
- Total
목록logistic 함수 구현 (1)
ComputerVision Jack

logistic regression 데이터를 생성해서 분류해보기. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import minimize %matplotlib inline %config InlineBackend.figur_format = 'retina' #딥러닝에 필요한 라이브러리 import np.random.seed(seed=1) W = np.array([3./4.,1.0,-4./5.]) N=50 dim=2 K=2 scale=1 T=np.zeros((N,K),dtype=np.uint8) X=scale*np.random.rand(N,dim) print(X.shape) #데이터를 생성한다. 50개의 데이터를 2차원으로 생..
Campus Project/Homework
2020. 1. 21. 23:17