회귀란?기계학습이 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나뉘는데,여기서 지도학습에 속하는 방식이 회귀와 분류.회귀는 목표값이 단 하나, 분류는 목표값 수가 클래스 개수만큼.따라서 데이터를 가장 잘 설명하는 "선"을 찾아,입력값에 따른 예측값을 반환해야 함.but 이 예측이 완벽할 수는 없기에,주어진 데이터들을 이용해 그나마 예측값과 결과값의 차이가 제일 적은 파라미터 선택하게 됨.보통 이러한 파라미터를 찾을 때에는 경사하강법을 이용한다. 단순 선형 회귀가장 기본적 형태, y = b0+b1x 형태.이 x값은 1개. 다중 선형 회귀단순 선형 회귀에서 x값은 하나인데,x값, 즉 feature을 여러개로 하고 싶다면?각 x(feature)에 맞는 파라미터를 찾아야 함.주의할 점은, 만약 각 feature간 ..
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오늘은.. 백마인턴십 지원을 했다.빅데이터 분석 관련 기업이다. 회귀 모델에서 평가지표로 쓰이는 RSS, MAE, MSE, R^2(결정계수)에 대한 코드를 구현해보았다.https://bin-dax.tistory.com/7 회귀 알고리즘 평가 지표 RSS, MSE, MAE, R^2RSS란?오차제곱합. 즉, (예측값-실제값)^2 def return_RSS(test_y, predicted): RSS = 0 for i in range(len(test_y)): RSS += (test_y[i] - predicted[i]) ** 2 return RSS RSS를 0으로 초기화해준 후, test data set의 길이만큼 반복하며bin-dax.tistory.com GAN 에 대한 과제도 수행했는데,Generator와 D..
RSS란?오차제곱합. 즉, (예측값-실제값)^2 def return_RSS(test_y, predicted): RSS = 0 for i in range(len(test_y)): RSS += (test_y[i] - predicted[i]) ** 2 return RSS RSS를 0으로 초기화해준 후, test data set의 길이만큼 반복하며 실제값-예측값의 제곱을 RSS에 누적으로 합해준다. def main(): train_X, train_y, test_X, test_y = load_data() lr = Linear_Regression(train_X, train_y) predicted = lr.predict(tes..
오늘은 티스토리 계정을 만들고, 스킨/로고를 변경 후 블로그 사용법을 익혔다.https://bin-dax.tistory.com/2 티스토리 활용법(스킨, 로고, 카테고리, 글쓰기)1. 블로그 계정 만들기 2. 스킨 적용- 구글링 등.. 자신이 원하는 스킨을 다운받습니다. (zip파일) - "관리자" 메뉴에서 블로그 관리 - 자신의 도메인 주소 뒤에 /admin을 붙여 관리자bin-dax.tistory.com LG Aimers의 기초 AI 실습 교육에서,머신러닝 개념 중 를 공부하였다.K-Fold는 train data를 k개의 그룹으로 나누어, 0번째 train data 부터 k-1번째까지 돌면서 validation set으로 설정 후 학습함.정규화 이용 회귀는 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷 회귀를 공부하였다...
릿지, 라쏘 : 정규화 도입 모델Ridge 회귀잔차제곱합 + 패널티항(파라미터의 제곱의 합)따라서 패널티항을 줄이기 위해서는 파라미터를 그리 크지 않은 것으로 설정해야 함.Lasso 회귀릿지랑 비슷한데, 패널티항이 파라미터의 제곱이 아니라 절댓값의 합따라서 릿지보다는 파라미터 크기 큰 항을 줄이는 속도가 느림. 파이썬 구현from sklearn.linear_model import Ridgefrom sklearn.linear_model import Lasso 릿지회귀, 라쏘회귀를 위한 모듈 import def load_data(): X, y = load_boston(return_X_y = True) feature_names = load_boston().feature_names ..
사용시 터미널에서 sayhi.py를 실행시키면,sayhi파일을 만들었을 때 자동 생성된 __name__은 __main__이므로 sayhi_if_main()과 sayhi_() 둘 다 실행된다. sayhi를 import할 때, if문에 들어가지 않은 sayhi_()메소드는 바로 실행되고, saybye.py에서 __name__이 __main__일 때 sayhi의 sayhi_if_main함수를 실행시킨다.나머지는 그냥.. 참고 결국, 만약 if문을 안 쓰면 sayhi모듈을 import해오고 내가 원하는 함수를 실행시키려 할 때,import해온 즉시 바로 if __name__ == "__main__"문 밖의 코드는 실행됨.따라서 if문을 넣어주면, sayhi에서 실행될 건 거기서만, saybye에서 실행될 건..
K-fold 교차검증data를 train, test로 나눈 뒤,train을 또다시 k개로 나누어 k-1개의 train set과 1개의 validation set으로 나누어 train에서 학습하고validation으로 검증,그리고 이 validation data를 다른 train set으로 바꾸어 다시 학습, 검증... 하여 만들어진 모델로 test data를 테스트. import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection imp..
1. 블로그 계정 만들기 2. 스킨 적용- 구글링 등.. 자신이 원하는 스킨을 다운받습니다. (zip파일) - "관리자" 메뉴에서 블로그 관리 - 자신의 도메인 주소 뒤에 /admin을 붙여 관리자 메뉴로 들어갈 수 있습니다. - 꾸미기 - 스킨 편집 - html 편집 - HTML 탭 : 모두 지우고 zip파일의 skin.html(확장자가 html인 파일)을 넣습니다. - CSS 탭 : 모두 지우고 zip파일의 style.css(확장자가 css인 파일)을 넣습니다. - 파일업로드 탭 : "추가"버튼을 눌러 .xml파일을 추가하고, images폴더 안의 파일들을 모두 선택 후 추가합니다. 참고 : https://apost.dev/930/ 티스토리 스킨 적용하는 방법 상..