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# Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week4
- URL: https://www.popit.kr/coursera-machine-learning-week4/
- Published: 2017-08-15T23:00:23.000Z
- Updated: 2017-10-14T05:00:25.000Z
- Author: 광식 이
- Tags: #소프트웨어, ai, 기계학습, coursera, MachineLearning

# 개요

지난 시간에 이어 Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week4 정리를 진행한다.

# 목차

해당 포스팅은 연재글로써 지난 연재는 아래의 링크를 참고한다.

- [Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week1](http://www.kwangsiklee.com/ko/2017/07/corsera-machine-learning-week1-%EC%A0%95%EB%A6%AC/?ref=popit.kr)
- [Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week2](http://www.kwangsiklee.com/ko/2017/07/corsera-machine-learning%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5-%EB%B0%B0%EC%9A%B0%EA%B8%B0-week2/?ref=popit.kr)
- [Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week3](http://www.kwangsiklee.com/ko/2017/07/corsera-machine-learning%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%EA%B8%B0%EA%B3%84%ED%95%99%EC%8A%B5-%EB%B0%B0%EC%9A%B0%EA%B8%B0-week3/?ref=popit.kr)

# 글을 읽기에 앞서…

- 본글은 필자가 코세라 기계학습을 공부를 하는 과정에서 개념을 확고히 정리하기 위하는데 목적이 있다. (필자가 나중에 내용을 다시 찾아보기 위한 목적이 있다.)
- 코세라 강의 week 개수에 맞추어 포스팅을 진행할 예정이다.
- 코세라의 슬라이드에 한글 주석을 단것이 핵심으로 내용에서 글을 읽을 필요 없이 슬라이드 그림만으로 최대한 이해가 되게끔 하는데 목적이 있다.
- 수학은 한국의 고등수학을 베이스로 한다. 수학적 개념이 나올때 가급적 고등학교 수학을 베이스로 내용을 정리한다.
- 정리내용의 목차 구성을 코세라 강의와 동일하게 맞추고 또한 제목을 원문으로 둔다. (원본강의 내용과 정리 내용을 서로 서로 찾아보기 쉽게하기 위함이다.)

\====================== 4강 ============================================

# Motivations

## Non-linear Hypothesis

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## Neurons and the Brain

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가설은 각각의 뇌세포는 하나의 학습 유닛들이다는 것이다.

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# Neural Networks

## Model Representation I

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![](http://www.kwangsiklee.com/wp-content/uploads/2017/04/neuralnetworks0300.png)

![](http://www.kwangsiklee.com/wp-content/uploads/2017/04/neuralnetworks0400.png)

## Model Representation II

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x1 \~ x3로 부터 나온 출력을 새로운 feature로 도출한다는 의미이다.

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딥러닝은 학습을 최소 5번 해서 평균 및 표준편차를 줄여야 의미가 있다.

# Application

## Examples and Intuitions I

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## Examples and Intuitions II

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## Multiclass Classification

output 뉴런을 분류개수만큼 가져가는것이 결과가 정확한 경향이 있다.

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