혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

인공지능; 사람처럼 학습하고 추론할수 있는 지능을 가진 쿰퓨터 시스템을 만드는 기술인공지능 태동기: 1943 워런 매컬러와 윌터피츠가 뇌의 뉴런 개념을 발표1950 앨런 튜닝이 인공지능이 사람과 같은 지능을 가졌는지 테스트응 할수 있는 튜링테스트인공지능 황금기: 대표적

회귀 알고리즘과 모델 규제 03-1 k-최근접 이웃 회귀 지도 학습 알고리즘 -> 회귀/분류 회귀: 클래스중 하나로 분류하는 것이 아니라 임의의 어떤 숫자를 예측하는 문제.-> 타깃갑도 임의의 수치가 됌 k-최근접 이웃 회귀: k-최근접 이웃 알고리즘을 사용해

다양한 분류 알고리즘 04-1 로지스틱 회귀 로지스틱 회귀: 선형 방정식을 사용한 분류 알고리즘 -> 선형 회귀와 달리 시그모이드 함수나 소프트 맥스 함수를 사용하여 클래스 확률을 출력할수 있음 다중분류: 타깃 클래스가 2개 이상인 분류 문제 이다. -> 소프트맥스 함수를 사용하여 클래스를 예측합니다 시그모이드 함수: 선형 방정식의 출력을 0과 1사이의...

05 트리 알고리즘 05-1 결정트리 결정트리: 예/아니오에 대한 질문을 이어가면서 정답을 찾아 학습하는 알고리즘 -> 비교적 예측과정을 이해하기 쉽고 성능도 뛰어남 분순도: 결정트리가 최적의 질문을 찾기 위한 기준 정보이득: 부모 노드와 자식 노드의 분순도 차이 (결정 트리 알고리즘은 정보 이득이 최대화되도록 학습) 가지치기: 결정 트리의 성장을 제한하...

비지도 학습: 타깃이 없을깨 사용하는 머싱러닝 알고리즘넘파이에서 npt 파일을 로드 하는 방법-> load() 메서드에 퍼일 이름을 전달하는것픽셀값 분석하기이미지로 출력하긴 어렵지만 배열을 계산할때 편리평균값과 가까운 사진 고르기넘파이 abs()함수-> 절댓값을 계산하