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Python/Machine learning7

[머신러닝] 수치미분(미분, 편미분 개념 학습) [학습 자료] [머신러닝 강의 09] 머신러닝 수치미분 (I) https://www.youtube.com/watch?v=PnQe3-6812k&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=9&ab_channel=NeoWizard 미분과 편미분 머신러닝에서 사용되는 1차함수의 기울기와 y절편을 계산하고, 최적화하기 위해 반드시 필요한 개념 편미분(Partial derivative) 입력변수가 하나 이상인 다변수 함수에서, 미분하고자 하는 변수 하나를 제외한 나머지 변수들은 상수로 취급하고, 해당 변수를 미분하는 것 🤔예시) 체중 함수를 '체중(야식, 운동)'처럼 야식과 운동에 영향을 받는 2변수 함수라고 가정하자. 편미분을 활용하면 야식, 운동 변수의 변화에 따른 체중 .. 2022. 3. 4.

[머신러닝] 지도학습(Supervised)과 비지도학습(Unsupervised) [학습 자료] [머신러닝 강의 12] 머신러닝 지도학습 비지도학습 개요 https://www.youtube.com/watch?v=KDrys0OnVho&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=12&ab_channel=NeoWizard 머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 구분된다. 지도 학습(Supervised) 지도학습은 입력 값과 정답을 포함하는 training data를 이용해 학습한다. 학습된 결과를 바탕으로 미지의 데이터에 대한 값을 예측한다. 이러한 지도학습은 다시 '회귀'와 '분류'로 나뉜다. 회귀 | training data를 이용하여 연속적인 값을 예측 분류 | training data를 이용하여 주어진 입력값이 어떤 종류의 값인지 구별 회귀의 예시.. 2022. 3. 4.

[머신러닝] NumPy - concatenate, loadtxt, 맷플롯립(matplotlib) [학습 자료] [머신러닝 강의 08] 파이썬(Python) Numpy (III) https://www.youtube.com/watch?v=8nX9C8EjYkw&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=8&ab_channel=NeoWizard CONCATENATE 머신러닝의 회귀 코드 구현시 필요한 concatenate에 대해 배워보았다. concatenate는 기존 행렬에 행과 열을 추가해주는 기능을 한다. 10 20 30 40 50 60 인 행렬에 (70 80 90)의 행을 추가하여, 10 20 30 40 50 60 70 80 90 을 만들고 싶을 때 concatenate를 사용할 수 있다. #concatenate import numpy as np A = np... 2022. 3. 4.

[머신러닝] NumPy - 행렬 곱, 전치행렬, indexing, slicing, iterator [학습 자료] [머신러닝 강의 07] 파이썬(Python) Numpy (II) https://www.youtube.com/watch?v=dnJ3JESmBkE&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=7&ab_channel=NeoWizard 행렬 원소 접근 방법 II : iterator #iterator import numpy as np A = np.array([[10,20,30,40], [50,60,70,80]]) print(A, "\n") print("A.shape ==", A.shape, "\n") #행렬 A의 iterator 생성 it = np.nditer(A, flags = ['multi_index'], op_flags = ['readwrite']) whi.. 2022. 3. 3.

[머신러닝] 파이썬 넘파이(NumPy) 라이브러리 [학습 자료] [머신러닝 강의 06] 파이썬(Python) Numpy (I) https://www.youtube.com/watch?v=ku9-AxaznSA&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=6&ab_channel=NeoWizard NumPy 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리 넘파이 라이브러리로 행렬 연산이 가능하다. 이 때 vector, matrix의 형상과 차원을 확인하는 것이 필수 A 행렬과 B 행렬을 생성하고, 이들의 형상과 차원을 확인하고 싶을 때, 이를 파이썬 코드로 어떻게 구현할까? A = 1 2 3 B = -1 -2 -3 4 5 6 -4 -5 -6 import numpy as np A = np... 2022. 3. 3.

[머신러닝] 파이썬 람다(lambda) 함수 [학습 자료] [머신러닝 강의 04] 파이썬(Python) 함수 람다 https://www.youtube.com/watch?v=oL6LIuw_p94&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=4&ab_channel=NeoWizard Anonymous Functions라고 불리우는 '람다 함수'는 함수를 한 줄에 작성하는 방법이며, 수치 미분과 활성화 함수에 사용된다. 🤔사용방법🤔 함수명 = lambda 입력1, 입력2, ... : 대체되는 표현식 #lambda 함수 f = lambda x : x+100 for i in range(3): print(f(i)) OUTPUT >> 100 101 102 #lambda 함수 def print_hello(): print("h.. 2022. 3. 3.

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