[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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[혼공머신] K-최근접 이웃 알고리즘 - 도미와 빙어 분류 데이터

도미 데이터 준비하기 - 생선 데이터는 캐글 https://www.kaggle.com/aungpyaeap/fish-market 에 공개 - 도미의 길이, 무게 데이터는 http://bit.ly/bream_list 에서 복사 bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0] bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430..

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• · 2023. 4. 12.
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[Python] 11-3장 객체 응용(Ball 클래스, TV 클래스 생성 등)

- Ball 클래스(터틀 그래픽) from turtle import * class Ball(Turtle): def __init__(self, color, speed, size): self.turtle = Turtle() self.turtle.shape("circle") self.x = 0 self.y = 0 self.color = color self.turtle.color(color, color) self.xspeed = speed self.yspeed = speed self.size = size def move(self): self.x += self.xspeed self.y += self.yspeed self.turtle.goto(self.x, self.y) ball = Ball("red", 1, 2)..

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• · 2023. 4. 11.
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[Python] 11-2장 매직 메소드(__str__()), self, 객체 안의 객체, 상속

__str__() 메소드 - 객체의 데이터를 문자열로 변환할 때 사용 - print(인스턴스) 출력할 때 자동적으로 호출됨 class Car: def __init__(self, speed, color, model): self.speed = speed self.color = color self.model = model def drive(self): self.speed = 60 def __str__(self): msg = "속도 = "+str(self.speed)+" 색상 = "+self.color+" 모델 = "+self.model return msg myCar = Car(0, "red", "SUV") print(myCar) # 속도 = 0 색상 = red 모델 = SUV - 참고로 __str__() 메소..

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• · 2023. 4. 11.
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[Python] 11-1장 객체 - 생성, 사용, 초기화(__init__() 생성자)

객체 - 객체는 속성(변수)과 동작(메소드)을 가진 하나로 묶음 객체 = 변수 + 함수(메소드) 객체 생성 1. 클래스(객체의 설계도) 정의 : 객체가 가지고 있는 속성을 변수로 표현, 객체의 동작은 메소드로 정의 class 클래스이름: # 변수 생성 # 메소드 정의 class Car: # Car라는 이름의 클래스 생성 def drive(self): # drive 메소드 생성 self.speed = 10 2. 객체 생성 인스턴스 = 클래스() myCar = Car() 3. 속성(변수) 추가 인스턴스.속성 = 값 myCar.speed = 0 myCar.color = "red" myCar.model = "SUV" 4. 객체의 속성과 메소드 사용 print("자동차의 속도는",myCar.speed) # 자동차..

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• · 2023. 4. 11.
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