머신러닝딥러닝40 딥러닝(deeplearning) #4 - 로지스틱 회귀(logistic regression) 로지스틱 회귀(logistic regression) 회귀를 사용하여 데이터가 어떤 범주에 속할 확률이 0~1사이의 값으로 예측하고 예측 확률에 따라 가능성이 더 높은 범주에 속하는 것으로 분류해주는 지도학습 알고리즘이다. 로지스틱 회귀는 참(1), 거짓(0)을 구분하는 S자 형태의 선을 그어주는 작업 시그모이드 함수(sigmoid function) e = 2.71828... 자연상수라 불리는 무리수 = 파이와 비슷 구해야 하는 값 ax+b a = 그래프의 경사도 (a값이 크면 경사도↑, a값이 작으면 경사도 ↓) b = 그래프의 좌우 이동 코딩으로 확인하기 # 라이브러리 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf .. 2022. 4. 12. 딥러닝(deeplearning) #3 - 경사하강법 미분 x 값이 아주 미세하게 움직일 때, y변화량을 구한 뒤, 이를 x변화량으로 나누는 과정 경사하강법(Gradient decent) 미분의 기울기를 이용해 기울기가 0인 한 점(m)을 찾는 방법 위 그래프에서 오차가 가장 적은 지점 a=m m과 같은 기울기 a를 찾았을 때 오차가 가장 적어짐 a=m에 가까운 지점을 경사를 하강시켜 찾아가는 과정을 경사하강법이라 한다. 시작점 a1의 미분을 구하고, 구해진 기울기의 반대방향으로 이동시킨 뒤 a2를 구한다. a=0이 아니라면, 과정을 반복하여 기울기가 m = 0 으로 수렴한다. 학습률 경사하강법에서 기울기 반대편으로 이동시킬 때, 얼만큼 이동시킬지 결정하는 값. 학습률을 적절히 바꾸며 최적의 학습률을 찾는 것이 중요한 최적화 과정 중 하나 경사하강법 # x.. 2022. 4. 11. 딥러닝(deeplearning) #2 - 선형회귀(MSE, RMSE) 선형회귀(linear Regression)이란? X = 성적이 변화하는 '정보' 요소 Y = X값에 의해 변하는 성적 X값이 변함에 따라 Y값도 변한다는 정의 안에서 X = 독립변수(독립적으로 변할 수 있는 값) Y = 종속변수(독립 변수에 따라 종속적으로 변하는 값) 선형회귀란 독립변수 X를 사용해 종속변수 Y의 움직임을 예측하고 설명하는 작업이다. - 단순선형회귀(simple linear regression) : 하나의 x값으로 y값을 설명가능 할 때 단순선형회귀라 한다. - 다중선형회귀(multiple linear regression) : 여러개의 x값으로 y값을 설명가능 할 때 다중선형회귀라 한다. 최소제곱법(method of least squares) 회귀 분석에서 사용되는표준 방식. 실험이나 .. 2022. 4. 11. 딥러닝(deeplearning) #1 - 폐암 수술 환자의 생존율 예측 학습(Training) : 데이터가 입력되고 패턴이 분석되는 과정 학습 과정 평면에 환자들을 배치하는 과정이며, 머신러닝 학습은 규칙을 발견해 생존, 사망여부를 정하는 경계를 찾는 걸 말한다. 1. 데이터 분석 맟 입력 import numpy numpy 라이브러리를 불러오라는 뜻. 수치계산을 위해 만들어진 라이브러리로 데이터 분석에 많이 활용됨 Data_set = numpy.loadtxt("C:/juno1412-1/DL/모두의 딥러닝/dataset/ThoraricSurgery.csv", delimiter=",") Data_set 임시저장소 만들기. loadtxt() 함수로 csv 데이터셋 불러오기 ThoraricSurgery.csv 데이터셋 살펴보기 shape = (470, 18) #470 rows, 1.. 2022. 4. 11. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
