Done is Better Than Perfect

목차 1. Classification classification은 데이터의 결과를 0또는 1로 분류하는 모델이다. 예를 들어, 메일의 스팸여부와 암의 악성 여부를 판단할 때 사용된다. 일반적으로 참, 거짓으로 분류되는 모델에서 1을 positive class, 0을 negative class로 표현한다. 추후에 2개 이상의 카테고리로 분류하는 multiple-class classification도 학습할 것이다. Linear regression을 classification에 적용하면 위의 그림과 같이 오른쪽에 동떨어진 데이터가 추가될 경우 h함수(가설함수)가 바뀌기 때문에 판단을 잘못하는 결과를 야기한다. 따라서, classification에 linear regression을 사용할 수 없다. 2. Hy..

이번에는 앞서 공부했던 Supervised Learning에서 regression을 더 자세히 살펴볼 것이다. 집 값을 예측하는 Linear Regression을 학습하며 cost function과 gradient descent의 개념도 함께 알아보자. 1. Linear Regression Model 변수가 1개인 linear regression을 univariate linear regression이라 표현한다. 저번에 예시로 학습했던 'Housing Price' 예제에서 사이즈(x)에 따른 집의 가격(y)을 예측할 수 있었다. 위의 그래프에서는 집의 사이즈가 커지면 가격이 높아지는 일차 방정식으로 표현하였다. ** 여기서 직선은 input(feature)와 output(target)의 관계를 나타내는 ..

1. Machine Learning의 정의 [Arthur Samuel의 정의] 프로그래밍 없이도 컴퓨터 스스로 학습할 수 있게 만들어 주는 연구 " Machine Learning is a field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed." [Tom Mitchell의 정의] 작업 T가 있고, P로 성능이 측정될 때, 그 P가 경험 E를 통해 학습하며 향상되는 프로그램 Tom Mitchell provides a more modern definition: "A computer program is said to learn from experience E with respect to some cl..

이 문서는 Andrew Ng 교수님의 무료 강좌인 Coursera 강의 Machine Learning 공부하고 내용을 정리한 블로그이다. 부족한 실력이지만 꾸준히 방학동안 꾸준히 공부하여 실력을 쌓아 보고자 한다.

추천 시스템  이란?사용자의 선호 정보나 취향을 분석하여 사용자에게 적합한 아이템을 추천하는 알고리즘 필요성인터넷의 발달로 사용자의 아이템 구매 데이터, 선호 데이터, 평점 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 추천시스템은 사용자 개인화에 초점을 맞춤으로써 사용자들이 더 쉽게 원하는 상품에 접근할 수 있도록 돕고, 기업의 입장에서는 소비를 유도할 수 있습니다.+ 추천 시스템은 youtube 동영상 추천, SNS 친구추천,  netflix 영화추천 와 같은 다양한 분야의 서비스에서 사용자의 취향을 분석하여 제공한다.   추천 알고리즘 종류Content-based Recommender Systems: 컨텐츠 기반 추천시스템Collaborative Filtering: 협업필터링Knowldege-based syst..

☢️ 파이썬으로 코딩테스트 공부를 할 만큼 파이썬에 익숙하지만 파이썬의 세계는 공부할수록 더욱 어려운 것 같다.  ☢️파이썬으로 학술 공부를 하려면 제대로 알아야 한다는 교수님의 추천과 파이썬스러움(pythonic)을 깊이있게 이해하고자'Fluent Python' 스터디를 시작하였다.  1-1. Python Data Model, Special Method❌Abstract파이썬이 처음 배울 때 좋은 언어라고 자주 언급되는 이유 중 하나는 언어의 일관성 때문이다. 예를 들어, object의 경우 len( ) 함수를 사용하여 크기를 얻을 수 있다. 이와 일관되게, 사용자 정의 클래스는 __len__( )와 같은 특수 메서드를 구현할 때 이러한 기능을 사용할 수 있다. 💡 Python magic method특..

오늘은 파이썬의 기초중의 기초! 최대 공약수와 최소 공배수를 풀어보자!! 최대 공약수(Greatest Common Divisor)는 공약수 중에 가장 큰 수 이다.  공약수는 동시에 그들 모두의 약수인 정수이다. 최소 공배수(Least Common Multiple)는  공배수 중에 가장 작은 수 이다. 공배수는 동시에 그들 모두의 배수인 정수이다.  1. 최소 공배수 GCD(Greatest Common Divisor) 유클리드 호제법이란?2개의 자연수(또는 정식) a, b 최대공약수는 b와 a-b의 최대공약수와 같다. (a>b) 유클리드 호제법 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전유클리드 호제법(-互除法, Euclidean algorithm) 또는 유클리드 알고리즘은 2개의 자연수 또는 정식(整式)의 최대..

딥러닝의 가장 말단에서 이루어지는 가장 기본적인 두가지 계산 원리가 있다. 1. 선형 회귀(linear regression)  2. 로지스틱 회귀(logistic regression) 오늘은 먼저 선형회귀를 알아보도록 하자!  선형 회귀 linear regression선형회귀는 종속변수(y)와 한 개 이상의 독립 변수(x1, x2...)의 선형관계를 모델링 하는 회귀분석 기법이다.독립 변수가 하나인 경우를 단순 선형회귀라 하고, 둘 이상인 경우 다중 선형회귀라 한다.  선형 회귀는 선형 예측 함수를 사용해 회귀식을 모델링한다. 알려지지 않은 파라미터는 데이터를 활용하여 예측한다. 이렇게 만들어진 회귀식을 선형 모델이라고 한다. 선형은 다음과 같은 일차함수의 형태를 띈다.y = ax + b 선형 회귀의 목..

collection 자료구조 - 데이터를 연관시키지 않고 모아두는 컨테이너 파이썬에서는 set, dictionary가 있다. 오늘은 우선 set의 method와 사용 예시를 알아보도록 하자!# set; 반복 가능, 가변적, 중복 X, 정렬 X, 인덱스 연산 X -> 멤버쉽 테스트(in), 중복 항목 제거에 사용 SET의 method1) A.add(x) : set A 에 x가 없을 추가# add: 추가fruits = {"apple","banana","orange"}fruits.add("mango")print(fruits)# {'apple', 'orange', 'mango', 'banana'} 2) A.clear( ) : set 전부 삭제# clear: 삭제fruits.clear()print(fruits)#..