혼공학습단14 [혼공머신] 3주차(2)_확률적 경사 하강법 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 예스24 - 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있 www.yes24.com 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent) 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent)은 산에서 내려올 때 가파른 경사를 따라 원하는 목표 지점에 도달하는 것과 같은 원리로 작동한다. 여기서 내려가야 하는 산은 손실 함수(loss function)에 해당한다. 전체 샘플에서 딱 하나의 샘플을 랜덤하게 골라 가장 가파른 길을 찾는 알고리즘을 확률적 경사 하강법이라고 한다. 랜덤하게 하나의 샘플을 .. 2024. 1. 21. [혼공머신] 3주차(1)_로지스틱 회귀 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 예스24 - 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있 www.yes24.com 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 이름은 회귀이지만 분류 모델이다. 이 알고리즘은 선형 회귀와 동일하게 선형 방정식을 학습한다. 예를 들면 다음과 같다. $$z = a \times (Weight) + b \times (Length) + c \times (Diagonal) + d \times (Height) + e \times (Width) = f$$ 특성은 늘어났지만 다중 회귀를.. 2024. 1. 20. [혼공머신] 2주차(2)_특성 공학과 규제 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 예스24 - 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있 www.yes24.com 다중 회귀(Multiple Regression) 1개의 특성을 사용했을 때 선형 회귀 모델이 학습하는 것은 직선이다. 특성이 2개면 선형 회귀는 평면을 학습한다. 특성이 많은 고차원에서는 선형 회귀가 매우 복잡한 모델을 표현할 수 있다. 기존의 특성을 사용해 새로운 특성을 뽑아내는 작업을 특성 공학(featrue engineering)이라고 한다. 사이킷런은 특성을 만들거나 전처리하기 위한 다양한 클래스를 제공한다. 이러한 클래스를 변환기(trans.. 2024. 1. 7. [혼공머신] 2주차(1)_KNN 회귀 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 예스24 - 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있 www.yes24.com KNN 회귀 KNN은 회귀에서도 사용할 수 있다. KNN 회귀는 예측하려는 샘플에 가장 가까운 k개의 샘플을 확인하고, 샘플에서 수치들의 평균을 구하면 된다. KNN 회귀는 정확한 숫자를 맞출 수 없기 때문에 예측값을 구하게 된다. 이 예측값을 평가하기 위해 결정계수(coefficient of determination, R^2)를 사용한다. 과대 적합(Overfitting)과 과소 적합(Underfitting) 훈련 데이터보다 테스트 데이터에서 평가.. 2024. 1. 7. 이전 1 2 3 4 다음
