✔️논리 회귀 - 주로 분류할 때 사용한다. - 선형 회귀 공식으로부터 나와서 논리회귀라는 이름을 사용한다. ✔️ 1번 그림을 보게 되면 직선으로 한 선형 회귀이다. ✔️ 2번 그림은 곡선으로 회귀를 진행한다. >> Sigmoid함수를 사용하여 곡선화시켜 정확도를 높인다. ✔️ Sigmoid함수란? - 예측값이 0 ~ 1사이의 값이 되도록 만들어준다. - 0 ~ 1 사이의 연속된 값을 출력함으로 보통 0.5로 구분한다. - 계단함수(퍼셉트론)은 무조건 0 or 1을 반환하지만 시그모이드는 0~1이기떄문에 >> 퍼셉트론: A는 1이고, B는 0이야 이렇게 확답을한다면, 시그모이드는 A가 아마도 1일거야 라는 느낌 단점) vanishing gradient: 입력값이 아무리 커도, 미분 값의 범위로 제한되어 ..

1. 기초설정 #데이터 설정 x_train = torch.FloatTensor([[73,80,75], [93,88,93], [89,91,90], [96,98,100], [73,66,70]]) y_train = torch.FloatTensor([[152],[185],[180],[196],[142]]) print(x_train) print(x_train.shape) print('------------------') print(y_train) print(y_train.shape) 2. 모델 설정 model = nn.Linear(3,1) # 3개가 들어가서 1개가 나온다 print(model) print(list(model.parameters())) 3. 학습하기 optimizer = optim.SGD(mode..

1개 입력 / 1개 출력 참고사이트 https://rabo0313.tistory.com/entry/pytorch-torchmanualseed [Pytorch] torch.manual_seed() random seed 란 ? numpy 에서도 사용했던 random seed 5개의 난수를 생성 한다고 하면 우리는 np.random.rand(5)로 난수를 생성한다. 연달아서 np.random.rand(5)를 실행한다면 아래처럼, 생성할때마다 매번 서로 다 rabo0313.tistory.com 1. 기초설정 import torch import torch.nn as nn #신경망 모듈 import torch.optim as optim # 기울기와 절편을 학습시키는 알고리즘 import matplotlib.pypl..

✔️ 파이토치(Pytorch) - 텐서플로우와 함께 머신러닝, 딥러닝에서 가장 널리 사용되고 있는 프레임워크 - 초기에는 Torch라는 이름으로 Lua언어 기반으로 만들었다. - 후에 파이썬 기반으로 변경한 것이 Pytorch이다. 1. 파이토치 사용하기 import torch 2. 파이토치 버전 확인하기 print(torch.__version__) ✔️ 스칼라: 하나의 상수를 의미 var1 = torch.tensor([1]) var2 = torch.tensor([6.5]) print(var1) print(type(var1)) # 두 스칼라의 연산 print(var1+ var2) print(var1- var2) print(var1* var2) print(var1/ var2) ✔️ 백터:상수가 2개이상 나..

데이터 분석의 적용시켜보기 1.데이터 셋 mkt_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT-1/머신러닝과 딥러닝/marketing.csv') mkt_df 2. 데이터 셋 설명 목표: 고객 등급을 자체적으로 나눠, 그에 맞는 혜택 적용 등 마케팅 전략 세우기 3. 데이터 전처리하기 1) 아이디 삭제 mkt_df.drop('ID',axis=1,inplace=True) 2) 생일 데이터에서 1900년도 이전 사람 지우기 mkt_df.sort_values('Year_Birth') mkt_df = mkt_df[mkt_df['Year_Birth'] > 1900] 3) 소득에서 이상치인 66666 날리기 mkt_df.sort_values('Income',as..

✔️ KMeans - 클러스터링 알고리즘 - 특징 단점) - 사람이 클러스터 수를 정해줘야한다 ( 몇개로 나눌것인지 ) - 중심점이 랜덤하게 설정되기 때문에 값이 매번 다름 cf) 중심점의 점간의 거리(Global Optimum)이 최소 값을 찾는게 아니라, 중심점이 Local Optimum에 수렴하여 잘못된 분류를 할 수 있다. https://velog.io/@jhlee508/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-K-%ED%8F%89%EA%B7%A0K-Means-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 [머신러닝] K-평균(K-Means) 알고리즘 머신러닝 비지도학습에 속하는 K-means 알고리즘은 K개의 군집(Cluster)로 묶는(Clustin..