지오지브라를 이용해 이차원 선형 분류 최적화 알고리즘을 구현해보자. 분류 기준선은 [math]ax+y+b=0[/math]꼴의 직선이며, 가중치인 [math]a[/math], [math]b[/math]의 값은 각각 점 [math]B[/math]의 [math]x[/math]좌표와 [math]y[/math]좌표이다. [br][br]⑴ 지오지브라 입력창에 활성화함수의 식을 입력하시오.[br]⑵ 지오지브라 입력창에 합 명령어와 원소 명령어를 이용해 오차함수 [math]E(a,\ b)[/math]의 식을 입력하시오.[br]- 합 명령어: [code]합(색인 문자를 포함한 식, 색인 문자, 색인 시작 값, 색인 끝 값)[/code][br]- 원소 명령어: [code]원소(리스트 이름, 원소 번호)[/code][br]⑶ 지오지브라 입력창에 중앙차분을 이용하여 오차함수의 기울기 벡터 [code]grad[/code]를 입력하시오.[br]⑷ 지오지브라 기하창의 학습 버튼을 우클릭하여 설정에 접근한 후 스크립트 탭에 두 가중치 a, b의 최적화 스크립트를 작성하시오.[br]- x좌표 명령어: [code]x(점 또는 벡터)[/code][br]- y좌표 명령어: [code]y(점 또는 벡터)[/code][br]⑸ 지오지브라 입력창에 현재 가중치 에 대한 오차함수의 값 [math]E(a,\ b)[/math]를 [code]c[/code]로 설정하고 좌표공간의 점 [math](a,\ b,\ c)[/math]를 입력하시오. 3차원 기하창을 열고 대수창에서 오차함수의 그래프를 표시로 전환하여 학습에 따른 오차함수의 변화를 관찰하시오.[br]