혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

01장: 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 01-1 인공지능 개요 인공지능(Artificial Intelligence) 사람처럼 학습, 추론 가능한 시스템을 만드는 기술 인공지능 역사 1943: 워런 매컬러 & 월터 피츠 → 뉴런 모델 발표 1950: 앨런 튜링 → 튜링 테스트 제안 1957: 프랑크 로젠블라트 → 퍼셉트론 개발 (초기 신경망 모델) ...

03-1. K-최근접 이웃 회귀 회귀 문제 정의: 데이터를 특정 수치로 예측하는 문제 예: 집값 예측, 키·몸무게 예측 등 분류 문제와 달리 타깃값이 연속적인 실수값 K-최근접 이웃 회귀 가장 가까운 k개의 이웃 샘플의 타깃값 평균을 예측값으로 사용 모델 클래스: KNeighborsRegressor (사이킷런 제공) 성능 측정: 결정계수(R²) ...

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

05 트리 알고리즘 05-1 결정트리 결정트리: 예/아니오 질문을 이어가며 정답을 찾아가는 알고리즘. 예측 과정이 직관적이며 성능이 좋음. 불순도: 최적의 질문을 찾는 기준. 정보이득을 통해 부모 노드와 자식 노드의 불순도 차이를 최대화함. 정보이득: 부모 노드와 자식 노드 간의 불순도 차이. 가지치기: 결정트리의 과도한 성장을 방지하는 방법. 특성 중...

06 군집 알고리즘 06-1 군집 (Clustering) 비지도 학습: 타깃 값이 없는 데이터로 학습을 진행하는 알고리즘. 주로 패턴이나 구조를 발견하는 데 사용 넘파이에서 npt 파일 로드: numpy.load() 메서드를 사용하여 .npy 파일을 로드할 수 있습니다. 예를 들어 data = np.load('data.npy')와 같이 사용 픽셀 값...