Fresh life: 신선한 인생

이번에는 실제로 파이썬을 이용해서 신경망을 만들어보겠습니다. sklearn을 사용할 것이며, sklearn함수들은 GPU를 사용하지 않기 때문에 복잡한 모델을 추정하려면 시간이 걸립니다. 하지만 이번에 해볼 간단한 구조의 다층퍼셉트론을 돌려보기엔 충분합니다! 복잡한 모델을 추정할 때는 텐서플로나 케라스 같은 도구를 사용하는 게 좋습니다. **텐서 플로나 케라스도 다음에 함께 알아보겠습니다. 필요한 라이브러리 임포트 # 수치 계산에 사용하는 라이브러리 import numpy as np import pandas as pd import scipy as sp # 통계 모델을 추정하는 라이브러리(워크닝이 나올 수도 있습니다) import statsmodels.formula.api as smf import stat..

이번에는 신경망의 기본적인 구조를 소개하겠습니다. 그리고 파이썬으로 구현을 하면서 헌형모델과 복잡한 머신러닝을 비교해볼께요! 신경망을 사용하는 예제에서는 붓꽃의 종을 판별하게 만들어보겠습니다. 붓꽃의 꽃받침 길이와 너비를 이용해서 붓꽃의 종류를 알아내는 예측 모델을 만들겠습니다. 입력 벡터, 목표 벡터, 가중치, 편향 통계모델과 머신러닝에서는 같은 뜻이지만 사용하는 용어가 다른 경우가 있습니다. - 독립변수는 머신러닝용어로 입력 벡터라고 합니다. - 종속변수는 목표 벡터라고 합니다. - 계수는 가중치라고 합니다. - 절편은 값이 항상 1인 독립변수로 볼 수 있으며, 편향이라고 합니다. 단순 퍼셉트론 단순 퍼셉트론은 아래 그림처럼 입력 벡터에 가중치(w1,w2,w3)가 반영된 값을 합해서 하나의 출력으로 ..

이전 포스팅과 연결되는 부분이 많아서 이전 포스팅을 태그 걸었습니다. 이번 포스팅에서는 머신러닝 실전을 해보겠습니다. [파이썬/통계] 통계학과 머신러닝 - 이론적인 부분들 (라소회귀, 리지회귀) 머신러닝 기본 머신러닝은 컴퓨터에 학습능력을 부여하는 것을 목적으로 한 연구 분야입니다. 학습은 데이터를 기반으로 행해져 데이터가 가지는 규칙성을 분명히 합니다. 규칙성을 분명히 함 jofresh.tistory.com 사이킷런 사이킷런은 파이썬에서 머신러닝을 적용하는 데 자주 사용되는 패키지입니다. sklearn이라고 줄여서 부르기도 합니다. pip install sklearn 위 코드를 통해서 설치해주면됩니다. 리지회귀/라소회귀 외에도 뉴럴네트워크나 서포트 벡터머신등 여러 방법에 사용할 수 있습니다. 필요한 라..

머신러닝 기본 머신러닝은 컴퓨터에 학습능력을 부여하는 것을 목적으로 한 연구 분야입니다. 학습은 데이터를 기반으로 행해져 데이터가 가지는 규칙성을 분명히 합니다. 규칙성을 분명히 함으로써 모르는 데이터의 예측 등에 활용됩니다. 규칙성을 분명히 함으로써 모르는 데이터의 예측 등에 활용됩니다. 지도학습 머신러닝은 크게 지도학습과 비지도학습으로 나누어집니다. 지도학습은 정답 데이터를 얻을 수 있는 문제를 다루는 학습입니다. 예를 들어 매상을 예측하는 경우 매상 데이터를 얻을 수 있다면 예측결과가 맞는지 문제가 있는지 평가할 수 있습니다. 이런 문제를 다루는 방법이 지도학습입니다. 정규선형모델이나 일반선형모델을 다룬 문제는 지도학습이라고 볼 수 있습니다. 우리는 지도학습을 배울겁니다. 비지도학습 비지도학습은 정..