# Regression
K-Nearest Neighbor (KNN)
"You are the average of the five people you spend the most time with." - Jim Rohn
R-simple linear regression
이번 시간에는 simple linear regression을 python이 아닌 R로 구현해보려 한다. Set As Working Directory = R studio에서 오늘 실습에 사용할 Salary.csv파일을 선택후 더보기를 눌러 Set As Working
Everything about regression
회귀란?회귀는 하나의 변수가 나머지 다른 변수들과의 선형적 관계를 갖는가의 여부를 분석하는 하나의 방법이다.즉 하나의 종속변수와 독립변수 사이의 관계를 명시하는 것을 우리는 회귀라고 한다. 회귀모델은 위의 사진과 같이 구분을 할 수 있다. 독립변수가 1개이면 단순회귀(
back to basics - simple linear regression
이번 시간에는 단순 선형회귀에 대한 실습을 구현해볼 것이다! <span style='background-color: =np,plt,pd는 꿈에서도 import 해오는것 같다. <span style='background-color: =연차에 따른 연봉에대한 데
Simple Linear Regression
Reference ModelA prototype model that displays the most basic performance that becomes a reference for the prediction modelTypes: \- Classification =
머신러닝 기초
푸념: 6시간 동안 작성한 임시 글이 초기화되었다. 아마 PC 2개를 바꿔가며 작성하다가, 다른 PC에서 작업하던 중, 마지막에 작성한 글보다 한시점 앞선 내용으로 자동으로 백업된 것 같다. 임시저장 기능은, velog-backup을 가져와서 백업해둬야 할 것 같다.
[AI 01] AI 기본 이론
Machine Learning의 원리와 기본 이론 01 Introduction to Machine Learning Machine learning의 Research 영역 ; 연구 조직 Machine learning의 Engineering 영역 ; 개발 조직
Pyspark 타이베이시 주택 가격 예측
먼저 환경은 colab 환경에서 진행하였다.pyspark와 py4j 패키지 설치 py4j는 파이썬 프로그램에서 자바가상머신의 오브젝트들에 접근이 가능하게 해주는 패키지이다.spark 객체를 생성한다. 이번 모델의 데이터셋은 대만 타이베이 시의 신단 지역에서 수집된 주택
회귀(Regression)
지도학습의 경우 문제가 두 가지 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제로 나뉜다.분류는 입력 데이터의 특성(feature)을 이용해 해당 데이터의 클래스(label)를 추론하는 것회귀는 입력 데이터의 특성(feature)을 통해 연관된 다른
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why CEE for classification and MSE for regression
DNN loss 조건Train data에서의 Loss 총합은 개별데이터 loss 합과 같아야 한다.DNN 출력 값으로 loss 계산하고 중간 단계에서 하지 않는다.Maximum-Likelihood 관점에 따라정확한 y값보다 y를 평균으로하는 분포를 찾고 싶다.( 분포
모두를 위한 딥러닝 시즌 1 ML lec 5
Lecture 5 -1 Logistic (regression) classification 분석은 다음과 같은 함수를 사용한다. 이때 Cost 함수는 가장 최소인 W의 값을 찾기 위한 함수이다. Cost함수에서 시그마 뒤에 나오는 부분은 가설과 실제값 차이가 얼마인지를 파악하기 위함이다. learning rate는 step의 사이즈이다. 그림에서 learn...
[Math for AI] Regression
회귀 문제(Regression) 분류 문제(Classification)The main difference between Regression and Classification algorithms is that Regression algorithms are used to
[인사이드 머신러닝] 다항회귀모델 (Polynomial Regression Model)
우리는 앞에서 단순회귀모델과 다중회귀모델에 대하여 살펴보았다. 둘의 가장 큰 차이는 독립변수의 수가 하나이냐 혹은 둘 이상이냐는 것인데 다음과 같이 하나의 독립변수에 대하여 고차 다항식으로 표현되는 모델의 회귀선은 어떻게 구할 수 있을까?$$\\tag{1}y = \\b
선형 회귀와 로지스틱 회귀
이번 포스팅에서는 선형회귀(Linear Regression)와 로지스틱 회귀(Logistic Regression)에 대해 알아보려 한다. 회귀(Regression) 회귀분석(Regression Analysis) 이란 통계학에서 전통적으로 많이 사용되던 분석 방법이다.
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[Kaggle] 보스턴 주택 가격 예측(House Prices: Advanced Regression Techniques)
Intro캐글의 고전적인 문제이며 머신러닝을 공부하는 사람이라면 누구나 한번쯤 다뤄봤을 Boston house price Dataset을 통해 regression하는 과정을 소개하려 한다. 정식 competition 명칭은 'House Prices: Advanced R
Machine Learning
명시적인 programming 없이 컴퓨터가 학습하는 능력을 갖추게 하는 연구 분야데이터를 통해 다양한 pattern을 감지하고 스스로 학습 가능한 model 개발에 초점주어진 입력으로부터 출력값을 예측할 때 사용입력과 정답 data를 통해 모델을 학습시킨 후 새로운
regression model
mean squared error from sklearn.metrics import meansquarederror error = np.sqrt(meansquarederror(y, y_new)) print(error)
모두를 위한 딥러닝 1 :: Lecture 1 Machine Learning Basics
What is Machine Learning? Explicit Programming : 핸드폰의 어플리케이션과 같이 특정 상황에 특정행동을 하는 프로그램. 문제점: 경우의 수가 너무 많은 프로그램일 경우 명확한 한계가 존재 Ex) Spam Filter : 스팸, 햄
