ML

어떤 자료에 대하여 그 값에 영향을 주는 조건을 고려하여 구한 평균(어떤 데이터들은 굉장히 크거나 작을지라도 전체적으로 이 데이터들은 전체 평균으로 회귀하려는 특징이 있다는 통계학 기법)y = h(x1, x2, x3 ..xk; w1, w2, w3 ... wk) + e

최소 제곱법을 이용한 예측 >최소 제곱법 파이썬으로 최소제곱법 함수 구현 > 최소제곱법을 활용한 배달시간 예측 데이터 최소제곱법을 활용하여 선 그리기

출처 : 광주 인공지능 사관학교 이재화 강사님 > 신경망 처음부터 끝까지 구현하기 intro 순서 데이터 불러오기 데이터 전처리 신경망 구축 학습 및 테스트 구현 할 함수 사용 할 데이터

신경망 처음부터 끝까지 구현하기 01데이터 살펴보기main_excute 함수 생성

신경망 처음부터 끝까지 구현하기 02load_dataset 함수 생성전복 성별이 M, F, I 로 구별되어 있으므로 이를 원 핫 인코딩 해준다함수 실행 후 data 출력라이브러리 파일 만들기위의 코드를 사용해서 필요할 때 MathUtils.ipynb의 라이브러리르 가져

신경망 처음부터 끝까지 구현하기 03MathUtils에 추가 파라미터를 작성해준다init_param 함수 생성함수 실행 결과출처 : 광주 인공지능 사관학교 이재화강사님

신경망 처음부터 끝까지 구현하기 04arrange_data 함수 생성실행 결과get_train_data 함수 생성함수 실행 결과get_test_data 함수 생성함수 실행 결과

신경망 처음부터 끝까지 구현하기 04foward_neuralnet 함수 생성forward_postproc 함수 생성eval_accuracy 함수 생성backprop_neuralnet 함수 생성backprop_postproc 함수 생성

신경망 처음부터 끝까지 구현하기 06run_train 함수 생성run_test 함수 생성train_and_test 함수 생성출처 : 광주 인공지능 사관학교 이재화 강사님

신경망 처음부터 끝까지 구현하기 outro데이터 abalone.csv최종 코드실행 결과출처 : 광주 인공지능 사관학교 이재화 강사님

기본개념지도 학습 (Supervised Learning)데이터에 대한 Label(명시적인 답)이 주어진 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방법비지도 학습 (Unsupervised Learning)데이터에 대한 Label(명시적인 답)이 없는 상태에서 컴퓨터를 학습시키는 방

지도학습 - 규제 선형모델 배경선형 회귀의 문제단순 선형 회귀 : 단 하나의 특성을 가지고 라벨 값 또는 타깃을 예측하기 위한 회귀 모델을 찾는 것다중 선형 회귀 : 여러 개의 특성을 활용해서 회귀 모델을 찾는 것다중 선형 회귀 모델은 과대적합 될 때가 종종 발생주어진