I can do it!!

He can do! She can do! why cannot me? i can do it!

머신러닝 4

[파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 #3]

해당 게시글은 안드레이스 뭘러의 [Introduction to machine learning with python]을 정리한 내용입니다. 2. 지도학습 (2) 선형 회귀 [ 선형모델 ] 정의 : 입력 특성(x)에 대한 선형함수를 만들어 예측을 수행 예측 함수 : y = Wx + b => 단순 y=W1x1+W2x2+...Wnxn+b => 다중 w : 기울기 파라미터 가중치 또는 계수라고도 한다 LinearRegression().fit()한 값의 coef__로 알 수 있다. => 실수값 하나만 출력 편향, 절편(b)는 LinearRegression의 intercept에 있다. => numpy 배열로 출력 회귀 선형회귀(최소제곱법) LinearRegression( ) - 가장 간단하고 오래된 회귀용 선형 알고..

[MNF 비지도학습] SK infosec 클라우드 AI전문가 양성과정 실습파일

그동안 html로 코드를 바로 보여주는 형식으로 실습한 내용을 올렸었다. 그러나 html이 너무 길어서 그런지 자꾸 렉이 먹어서ㅠㅠㅠ오늘은 그냥 이렇게 올리려고 한다. * 근데 스어글 그냥 네이버 블로그에 내버려 두기 좀 그래서 걍 내용만 복붙한건데 왜 꾸준한 유입이 있징....? 모루겄넹 (긁작)

[PYTHON 머신러닝]SK infosec 클라우드 AI 전문가 양성과정 수업필기본

NMF 비지도학습 중 비음수 행렬 분해 비음수행렬분해(NMF) 정의 및 설명 음수가 아닌 값만 가지고 특성을 추출하는 것이다 차원축소를 하는 것이다. 빠르게 데이터를 수집하고 학습할 수 있다 그러나 데이터 손실을 가져올 수밖에 없다. 음수는 과감하게 버리고, 양수만 가지고 분석한다 계수는 특징으로 생각하면 된다 문서분류, 여러 사람의 목소리가 담긴 오디오 트랙의 소스에서 원래 소리가 어떻게 되었는지 파악 행렬 인수분해 알고리즘을 사용한다 열의 개수와 두번째 참여하고 있는 항의 행의 갯수를 곱한다 이를 역으로 인수분해해서 이러한 행렬이 어떻게 형성되었는지 확인하는 방법이다 최종적으로 이전 데이터가 어떻게 되었는지 확인하려면 조합이 무엇이고, 이게 맞는지 확인해야한다 양수의 데이터만 적용할 것이고, 얼굴 데..

[CNN&비지도학습]SK infosec 클라우드 AI 전문가 양성과정 수업필기본

cnn 실습 복습 chainer : python으로 작성된 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크 scipy는 머신러닝. 딥러닝의 경우 오픈소스인 chainer, tensorflow, pythorch등을 사용하면 됩니다. 1번째 합성곱의 역할 edge or blob 등 저수준의 정보 추출 이미지를 한꺼번에 받아들이려고 한다. 전체 이미지를 해석하게 된다. 그런데 cnn을 통해 이미지를 받아들이기 위해서는 첫번째에 edge를 인식하고, 두번째에 texture을 추출하고, 마지막에 특징을 추출한다. 각 단계별로 작업하면 이미지의 특징을 추출할 수 있고 여기서 filtering된 결과를 확인할 수 있다. im2col이라는 함수 cnn을 직접 구현할때 기능에 맞춰서 외부라이브러리를 가져다 쓰거나 해야한다 왜냐하면 정육면..