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파이토치로 구현한 논리회귀 1. 단항 논리회귀(Logistic Regression) 실습 분류를 할 때 사용하며, 선형 회귀 공식으로부터 나왔기 때문에 논리회귀라는 이름이 붙여짐 직선 하나(선형 회귀)를 사용해서 분류를 예측한다면 제대로 예측하지 못할 경우가 많음 SIgmoid 함수 (Logistic 함수)를 사용하여 정확도를 높일 수 있음 2. 시그모이드(Sigmoid) 함수 예측값을 0에서 1사이의 값이 되도록 만듦 0에서 1사이의 연속된 값을 출력으로 하기 때문에 보통 0.5를 기준으로 구분 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(2024) x_train = tor.. 2024. 1. 12.
파이토치로 구현한 선형회귀 1. 단항 선형 회귀 실습 한 개의 입력이 들어가서 한 개의 출력이 나오는 구조 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns x_train = torch.FloatTensor(([1],[2],[3])) y_train = torch.FloatTensor(([2],[4],[6])) print(x_train, x_train.shape) # 결과 : tensor([[1.],[2.],[3.]]) torch.Size([3, 1]) print(y_train, y_train.shape) # 결과 : tensor([[2.],.. 2024. 1. 9.
파이토치 1. 파이토치(Pytorch) Tensorflow와 함께 머신러닝, 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 프레임워크 초기에는 Torch라는 이름으로 Lua언어 기반으로 만들어졌으나, 파이썬 기반으로 변경한 것이 Pytorch 뉴욕대학교와 페이스북(메타)이 공동으로 개발하였고, 현재 가장 대중적인 머신러닝, 딥러닝 프레임워크 import torch 파이토치를 이용하고자 할때는 위와같이 import를 해주면 됩니다 1-1. 스칼라(Scalar) 하나의 상수를 의미 (데이터가 하나만 들어가 있는 경우) var1 = torch.tensor([1]) var1 # 결과 : tensor([1]) type(var1) # 결과 : torch.Tensor # 두 스칼라의 사칙 연산 print(var1 + var2) print(v.. 2024. 1. 9.
KMeans(미완성) 1. Clusters(클러스터)유사한 특성을 가진 개체들의 집합고객 분류, 유전자 분석, 이미지 분할import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_blobsX, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=10)X=pd.DataFrame(X)X 2024. 1. 9.

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