반응형 반응형 전체 글55 반응형 [머신러닝] 로지스틱 회귀(Logistic regression) *제가 이해한 내용을 정리한것이므로, 틀린내용이 있을 수 있으니 틀린점은 지적해주시면 감사하겠습니다. 로지스틱 회귀는 '회귀' 라고는 하지만 선형 이진 분류에서 뛰어난 성능을 내는 알고리즘이다. 보통 이진분류에만 사용하지만, 다중분류에도 사용할 수 있다.(복잡해서 쓰지 않는다고함) 퍼셉트론의 가장 큰 단점은 클래스가 선형으로 구분되지 않을 때 사용할 수 없다는 점이였다. 로지스틱 회귀는 비선형 분류모델에 적용할 수 있다. 설명하기전에 일단 오즈비(odds ratio)를 알아보자. "특정 이벤트가 발생할 확률"을 뜻한다. 동전 던지기의 확률이 1/2 일 때 앞면이 나올 확률 대비 뒷면이 나올 확률의 비율(오즈비)는 1 오즈비에 자연로그를 취한 값(p / (1 - p) 에 로그를 씌운것)을 로짓 함수라고 부.. 2020. 10. 28. [머신러닝] 퍼셉트론과 아달린 (feat. 경사하강법) * 제가 이해한 내용을 적어 틀린 내용이 있을 수 있으니 지적 해주세요!! 퍼셉트론(Perceptron) 이란? - 인간의 뉴런 구조를 따라한 학습모델 1이라는 편향 값을 가진 퍼셉트론 이다. 입력값(x)과 가중치(w) 서로 곱하고 더한값이 weighted sum이다 결정 함수(여기선 계단함수)는 임계값(𝜃)을 기준으로 그 이상일 때 클래스1로, 아 닐 때 클래스 -1로 예측한다. 퍼셉트론을 순서대로 설명하자면 1. 가중치를 초기화 하고 학습률을 정해준다. 2. weighted sum을 진행한다. 3. 계단함수에서 일정 임계값을 기준으로 0과 1 클래스를 예측한다 4. 만약 예측할 값이 0이였는데 1을 예측했다면 x값에 비례한 가중치를 업데이트 한다. 5. 위 내용 2번부터 반복 그리고 퍼셉트론은 두 클.. 2020. 10. 28. [딥러닝] 딥러닝 기초 머신러닝을 배우다 딥러닝으로 넘어온 오늘.. 내가 딥러닝을 배우다니! 다층 퍼셉트론 - 입력층(input layer) 한개, 은닉충(hidden layer) 한개이상, 출력층(output layer)으로 구성되있는걸 다층 퍼셉트론이라 부른다. 이 때 은닉충이 두개 이상이면 심층 신경망 이라 부르며 딥러닝은 이 심층 신경망을 연구하는 분야 라고 한다! 역전파 훈련 알고리즘 - 이 알고리즘은 간단히 말하면 효율적인 기법으로 그레이디언트를 자동으로 계산하는 경사하강법 이라고 한다. 네크워크를 정방향으로 한 번, 역방향으로 한 번 통과하여 모든 모델 파라미터에 대한 네크워크 오차의 그레이디언트를 계산할 수 있다. 순서대로 써보면 1) 각 훈련 샘플에 대해 역전파 알고리즘이 먼저 예측을 만들고 오차를 측정(정방향.. 2020. 10. 13. [AWS] AWS EC2 시작부터 jupyter notebook 설치 Ubuntu Server을 선택한다. 이 화면이 나오면 그대로 '검토 및 시작' 버튼을 클릭한다. 이 화면에서도 '시작하기' 버튼을 눌러 넘어간다. 키페어를 '새 키페어 생성'으로 바꾸고 파일이름을 설정한다. 나는 보시다시피 'good'으로 지었다. 그 후 키페어를 다운받은 후 '인스턴스 시작'을 누른다. (키페어는 중요하기 때문에 잘 보관하길 바람) 실행이 완료되면 이런 화면이 뜬다! 나는 인스턴스를 중지했기 때문에 '중지됨' 이지만 처음 시작하면 실행중 이라고 되있다. 여기까지 끝나면 아까 다운받았던 키페어 파일로 간다 (good.pem 이런식으로 저장되있음) 파일의 속성을 들어가자. 그 후 보안클릭 후 고급설정을 들어가면 이런 설정이 나오는데 Administrators 와 SYSTEM을 제외한 것들.. 2020. 9. 26. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 다음 반응형
