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여러 개의 독립 변수x 공부한시간:x 과외 수업 횟수: x₂ 성적:y y = a₁x₁ + a₂x₂ + b 기울기 a₁,a₂는 경사하강법을 통해 구함 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import mpl_tookits import mplot3d #3d그래프 그리는 라이브러리 #x,y데이터값 data=[[2,0,81],[4,4,93],[6,2,91],[8,3,97]] x1= [i[0] for i in data] x2= [i[1] for i in data] y = [i[2] for i in data] ax = plt.axes(projection='3d') ax.set_xlabel('study_H') ax.set_yla..

오차의 뱐화에 따라 이차함수 그래프를 만드록 적절한 학습률을 설정해 미분 값이 0인 지점을 구하는 것. 최소제곱법을 쓰지 않고 평균제곱오차, 경사하강법으로 원하는 값 구하기 가능 함수의 기울기a를 기울기가 낮은 쪽으로 계속 이동시켜 최솟값 m에 이를 때까지 반복한다. 최솟값 m에서의 순간기울기 , 기울기가 0 = 미분값이 0인 지점 찾기 최적의 b, y절편 구할 때도 사용 1. a1에서 미분 2. 구한 기울기의 반대 방향(기울기가 +면 음의 방향)으로 얼마간 이동시킨 a2에서 미분 3. 미분값이 0이 나올 때까지 반복 기울기의 반대 방향으로 이동시 너무 멀리 이동시키면 a값이 위로 치솟아버림 학습률 - 이동 거리를 정해주는 것. 최적의 학습률을 찾아야 한다. import numpy as np import..

오차 = 예측 값- 실제 값 오차들의 합은 부호가 다를 수 있어 각 오차의 값을 제곱해주어야 한다. 평균제곱오차(MSE) = 오차를 제곱하여 평균을 계산한 것 . 값이 작을수록 예측력이 좋다 오차의 합을 n으로 나눈다. 선형 회귀 : 임의의 직선을 그어 이에 대한 평균 제곱 오차를 구하고, 이 값을 가장 작게 만들어주는 A와 B의 값을 찾아가는 과정 파이썬으로 구현하기 import numpy as np #임의로 정한 기울기a와 y절편 b값을 fake_ab 리스트에 저장 fake_ab = [3,76] #x,y데이터값 data=[[2,81],[4,93],[6,91],[8,97]] x = [i[0] for i in data] y = [i[1] for i in data] #y=ax+b구현 def predict(..

선형 회귀(linear regression) : 가장 휼륭한 예측선 긋기 독립 변수(독립적으로 변할 수 있는 값)를 사용해 종속 변수(독립 변수에 따라 변하는 값)의 움직임을 예측하고 설명하는 일. 단순 선형 회귀 (simple linear regression) : 하나의 독립 변수 만으로 종속 변수 값 설명\ 다중 선형 회귀 ( multiple linear regression) : 여러개 독립 변수 필요 ex) 공부량에 따른 성적 예측 : 공부한시간(x) 에 따른 성적(y) x={2,4,6,8} y={81,93,91,97} y= ax+b x: 독립변수 y: 종속변수 정확하게 게산하려면 상수 a,b값을 알아야 한다. 정확한 a,b값을 따라 움직이는 직선에 x값을 대입하면 성적 예측이 가능 선형 회귀는 결..

jupyter notebook 을 이용한 실습 준비 아나콘다를 설치한 후 , 아나콘다에 포함되지 않은 Tenserflow, keras 패키지만 추가로 설치한다. 1. 아나콘다 설치하기 www.anaconda.com 에 접속해서 자신의 OS환경에 맞는 인스톨러 다운로드 후 설치 2. 설치완료 후 [시작] - Anaconda powershell Prompt 열기 3. 창이 열리면 pip install tensorflow 입력, pip install keras 입력하여 설치 4. 제대로 설치가 되었는지 확인하는 방법: python 입력 - import tensorflow as tf 입력 - print(tf.__version__)입력시 2.4.1과 같이 버전이 출력되면 설치가 완료된 것 ★ Failed to l..