estimated_standard_deviation:rout02
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| > # the above no gradient | > # the above no gradient | ||
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| 이 R script의 목적은 v값이 최소값이 되는 지점을 자동적으로 찾아보려는 것이다. 이것을 위해서 우선 v값으로 사용할 첫 점수를 랜덤하게 구한 후 (아래 그래프에서 빨간색 지점), 자동적으로 그 다음 v 점수를 찾고 (녹색지점), | 이 R script의 목적은 v값이 최소값이 되는 지점을 자동적으로 찾아보려는 것이다. 이것을 위해서 우선 v값으로 사용할 첫 점수를 랜덤하게 구한 후 (아래 그래프에서 빨간색 지점), 자동적으로 그 다음 v 점수를 찾고 (녹색지점), | ||
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| > zx <- (x-mean(x))/ | > zx <- (x-mean(x))/ | ||
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| * 랜덤하게 v값을 찾음 '' | * 랜덤하게 v값을 찾음 '' | ||
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| > # Train the model with scaled features | > # Train the model with scaled features | ||
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| * 이 0.1은 gradient function으로 구한 해당 v값에 대한 y 미분값을 (기울기 값을) 구한 후, 여기에 곱하기 위해서 지정한다. | * 이 0.1은 gradient function으로 구한 해당 v값에 대한 y 미분값을 (기울기 값을) 구한 후, 여기에 곱하기 위해서 지정한다. | ||
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| > msrs <- c() | > msrs <- c() | ||
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| * nlen는 그냥 자의적으로 지정한다. 여기서는 75로 했다. | * nlen는 그냥 자의적으로 지정한다. 여기서는 75로 했다. | ||
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| > # scaled | > # scaled | ||
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estimated_standard_deviation/rout02.txt · Last modified: by hkimscil