분류 전체보기105 머신러닝(ML)의 종류 ML의 기법과 그리고 관련된 알고리즘의 종류는 수없이 많습니다.여기서는 데이터과학자들이 현재 많이 사용되고 있는 핵심기법 만을 설명하고자 합니다. 데이터과학자들은 ML 기법을 #지도학습 (supervised learning) 과 #비지도학습 (unsupervised learning) 으로 구분합니다 지도학습(SL)은 사용가능한 데이터가 레이블이 지정된 예제로 구성되는 문제에 대한 기계학습 패러다임입니다. 즉, 각 데이터포인트에는 기능(공변량) 및 관련 레이블이 포함됩니다. 지도학습 알고리즘의 목표는 예제 입력-출력 쌍을 기반으로 기능 벡터(입력)를 레이블(출력)에 매핑하는 기능을 학습하는 것입니다.[1] 일련의 훈련 예제로 구성된 레이블이 지정된 훈련 데이터에서 함수를 추론합니다.[2] 지도학습에서 .. 2016. 1. 29. 회귀 구현하기 Implementing the Regression (7) 회귀 구현하기 Implementing the RegressionTo do efficient numerical computing in Python, we typically use libraries like NumPy that do expensive operations such as matrix multiplication outside Python, using highly efficient code implemented in another language. 파이썬으로 숫자 계산을 효율적으로 하려면, 파이썬 외부에서, 다른 언어로 구현된 매우 효율적인 코드를 사용하여, 매트릭스 곱셈과 같은 비싼 운영을 수행하는, NumPy와 같은 라이브러리를 전형적으로 사용합니다. Unfortunately, there can.. 2016. 1. 29. 소프트맥스 회귀 Softmax Regressions (6) 소프트맥스 회귀 Softmax RegressionsWe know that every image in MNIST is a digit, whether it's a zero or a nine. MNIST 안의 모든 이미지는 그것이 0이든 9이든 숫자(digit)입니다. We want to be able to look at an image and give probabilities for it being each digit. 이미지를 보고, 이미지가 어떤 숫자 인지에 대한 확률을 주고자 합니다. For example, our model might look at a picture of a nine and be 80% sure it's a nine, but give a 5% chance to it being an e.. 2016. 1. 28. MNIST 데이터 The MNIST Data (5) MNIST 데이터 The MNIST DataThe MNIST data is hosted on Yann LeCun's website. MNIST데이터는 Yann LeCun의 웹사이트에 호스팅되어 있습니다.For your convenience, we've included some python code to download and install the data automatically. 편의 상, 데이터를 다운로드하여 자동으로 설치하는 약간의 파이썬(python) 코드를 포함 시켰습니다.You can either download the code and import it as below, or simply copy and paste it in. 코드를 다운로드한 후 아래와 같이 import하거나, 또는 단순.. 2016. 1. 26. 이전 1 ··· 20 21 22 23 24 25 26 27 다음
