전체 글291 sort by multiple item (python) https://blackinkgj.github.io/python-custom-comparator/ 2019. 7. 12. 비지도 학습 unsupervised learning : training data 존재, target data는 없음. 정답은 없고 input data의 패턴이나 특성등을 학습을 통해 발견 페이스북의 알고리즘이 유사함. 봤던 게시물에 따라 데이터를 기록-> 학습하여 군집화-> 다음에 처음 들어왔을 때 게시물을 추천해줄 때 사용. * 정답데이터가 정해져 있지 않기 때문에 적절한 W를 찾아야함. 2019. 7. 10. linear regression python으로 1.데이터 및 파라미터 정의, 2.트레이닝, 3.예측의 순서로 코드 진행 linear regression 구현 1. 데이터 및 파라미터 정의 x_data : training data t_data : target(label) data (정답 데이터) 분리하는 작업 file로 있다면 loadtxt을 이용. 아니라면 어떻게든 행렬로 만들어내야함. W,b : 선형 회귀를 위한 파라미터 선언 data's shape : 1(입력) -> 1 ( 출력) 이므로 W.shape :1x1 , b.shape : 1x1 2.트레이닝 트레이닝을 위한 유틸리티 함수들 트레이닝 - r(learning rate), 포문 반복횟수는 hyper parameter : 개인의 능력 손실함수의 값을 확인하는 것이 끝이 아니라 .. 2019. 7. 10. 머신러닝 개요 인공지능 구조 머신러닝 구조 지도학습 정의 : 입력값과 정답을 포함하는 훈련 데이터를 가지고 훈련. 시스템이 정해지고(파라미터 값이 결정되고) 이에 따라 예측 인풋에 따른 아웃풋을 예측하도록 함. 지도학습에서 예측하는 데이터의 종류 두가지에 따라서 나뉨. regression: 연속 값 예측 -> what continuous value classification: 불연속 값 예측 -> what discrete value? 2019. 7. 10. 이전 1 ··· 68 69 70 71 72 73 다음
