Fitting as minimisation problem

1. Welcome to Module 5! 최적의 평균과 분산을 구하는 방법에 대해 생각해보자. 어떤 함수에 대해 임의의 x값을 대입하고 그 미분계수를 통해 반복적으로 최적의 x값을 찾아나갈 수 있다. 이때 함수값을 미분계수로 나눈 값을 빼는 방식을 '반복(iterate)'하면 된다. 이런식으로 과정을 반복하는 방법을 'Newton-Raphson'이라고 부른다. 시작값을 잘못 설정하면 위와 같이 closed loop에 갇힐 수 있다. 혹은 너무 작은 미분계수를 갖는 점에서 시작하면 x의 변화량이 거의 없어서 의미 없는 학습을 반복하게될 가능성이 있다. 2. Newton-Raphson in one dimension (Quiz) 도함수 구하기 다항함수에 대해 미분을 수행한 결과를 직접 입력하면 된다. New..

원문링크 : Fitting as minimisation problem