[모두의 딥러닝] 3. 선형 회귀(linear regression), 최소 제곱법(method of least squares)

선형 회귀(linear regression) 정의 - 독립 변수 x를 사용해 종속 변수 y의 움직임을 예측하고 설명 - 하나의 x값으로 y값을 설명할 수 있다면 단순 선형 회귀, x값이 여러 개 필요하면 다중 선형 회귀 독립 변수 : 'x값이 변함에 따라 y값이 변한다' 에서 독립적으로 변할 수 있는 x값 종속 변수 : 'x값이 변함에 따라 y값이 변한다' 에서 독립 변수에 따라 종속적으로 변하는 y값 단순 선형 회귀 예제 - 중간고사를 본 4명의 학생의 공부한 시간과 성적 조사 - 독립 변수 : 공부한 시간 / 종속 변수 : 성적 공부한 시간 2 4 6 8 성적 81 93 91 97 # maplotlib 라이브러리 사용해서 그래프로 나타내기 import matplotlib.pyplot as plt x ..

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• · 2023. 5. 15.
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[모두의 딥러닝] 2. 딥러닝을 위한 기초 수학

일차 함수 함수 : y = f(x) : 변수 x와 y가 있을 때, x가 변하면 이에 따라 y는 어떤 규칙으로 변하는지 나타냄 일차 함수 : y = ax + b (a ≠ 0) : y가 x에 관한 일차식으로 표현되는 함수(x가 일차로 남으려면 a는 0이 아니어야 함) 기울기 : y = ax + b : x 값이 증가할 때 y 값이 어느 정도 증가하는지에 따라 그래프가 기울어진 정도 y 절편 : y = ax + b : 그래프가 y축과 만나는 지점 이차 함수 이차 함수 : y = ax^2 (a ≠ 0) : y가 x에 관한 이차식으로 표현되는 함수 최솟값 : y = a(x-p)^2 + q에서 (p, q) : 포물선의 맨 아래에 위치한 지점 : 최소 제곱법 공식으로 쉽게 알아낼 수 있음 미분 순간 변화율(미분 계수)..

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• · 2023. 5. 13.
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[모두의 딥러닝] 1. 폐암 수술 환자의 생존율 예측 코드 맛보기

1. 환경 준비 - 딥러닝을 구동하거나 데이터를 다루는 데 필요한 라이브러리 호출 import : 라이브러리 호출하는 명령어 from (라이브러리명) import (함수명) : 라이브러리에 있는 모듈 중 일부만 호출하고 싶을 때 사용 import (라이브러리명) as (별명) : 불러온 라이브러리의 이름을 변경 from tensorflow.keras.models import Sequential # 텐서플로의 케라스 API에서 필요한 함수 호출 from tensorflow.keras.layers import Dense # 데이터를 다루는데 필요한 라이브러리 호출 import numpy as np 2. 데이터 준비 - 데이터를 불러와 사용할 수 있도록 준비 loadtxt() : csv 파일 불러옴 : 넘파이..

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• · 2023. 5. 12.
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