목표: 13개 성분을 분석하여 어떤 품종에 와인인지 예측하자 1. 데이터셋 : sklearn.datasets.load_wine (학습데이터 80%, 테스트 데이터 20%) from sklearn.datasets import load_wine import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split x_data,y_data = load_wine(return_X_y=True,as_frame=True) #한번에 데이터 프레임 x_data= torch.FloatTensor(x_data.values) y_data= torch.LongTensor(y_data...

✔️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 ..

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..