Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network의 Conv layer와 개념 이해하기

Neural Network 반죽하기

인공신경망(연결주의 시스템이라고도 불린다.)은 인간의 뇌가 문제를 푸는 방법에 빗대어 서로 연결된 수 많은 인공 뉴런(퍼셉트론)들로 군집을 이뤄 문제를 해결하고자 하는 컴퓨터적 접근이다. 각각의 유닛(퍼셉트론)이 이루는 형태는 행렬과 비슷하게 해석할 수 있다.

Softmax 분류기와 Neural Network로 MNIST 문제 풀기

더 깊고 넓고 똑똑하고 오버피팅되지 않는 신경망 설계하기

딥러닝과 XOR 문제

딥러닝의 등장 배경과 XOR 문제

Windows에서 Tensorboard쓰기

```python import numpy as np import tensorflow as tf

다항변수의 분류

텐서플로우로 다항변수 분류해보기

머신러닝 팁과 응용

텐서플로우 머신러닝 팁과 응용

Tensorflow 로지스틱 회귀

텐서플로우로 로지스틱 회귀 구현하기

한국어 워드클라우드 구름

한국어 텍스트로 쉽게 워드클라우드 그리기

[번역] Tensorflow로 369게임하기

면접관 : 환영합니다. 커피나 필요한 것 있으신가요? 좀 쉬고 싶으세요?

Tensorflow 다변수 선형 회귀

텐서플로우로 다변수 선형회귀 구현해보기

Tensorflow Linear Regression

텐서플로우로 선형회귀 구현해보기

의사결정 나무와 랜덤 포레스트

Supervised Learning(교사학습)의 모델 중 하나로, 다양한 의사결정 경로(decision path)와 결과를 나타내는 나무 구조를 사용한다.

데이터 불러오고 나누기

Pandas는 구조화된 데이터를 쉽고 빠르게 가공할 수 있는 풍부한 자료 구조와 함수를 제공하는 라이브러리이다. Pandas를 이용하면 R언어처럼 DataFrame이라는 행과 열을 가진 2차원 표 모양의 자료구조를 사용할 수 있으며, NumPy의 고성능 배열 계산 기능과 스프레드 시트, SQL과 같은 RDBMS의 유연한 데이터 조작 기능을 사용할 수도 있다.

데이터를 공부하면서.

데이터를 공부하며 생각했던 짤막짤막한 내용들 정리!

로지스틱 회귀(Logistic Regression)

로지스틱 회귀란 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이다.
로지스틱 회귀의 목적은 일반 회귀 분석의 목표와 동일하게 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 구체적 함수로 나타내 향후 예측 모델에 사용하는 것이다. 이는 독립 변수의 선형 결합으로 종속 변수를 설명한다는 관점에서 선형 회귀 분석과 비슷하다. 그러나 로지스틱 회귀는 선형 회귀 분석과 달리 종속 변수가 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때 해당 데이터의 결과가 특정 분류로 나뉘기 때문에 일종의 분류(Classification) 기법으로도 볼 수 있다. 로지스틱 회귀는 주로 종속변수가 이항형인 문제를 지칭할 때 쓰인다. 두 개 이상의 범주를 다루는 경우 다항 로지스틱 회귀(multinomial logistic regression)이라고 하며 복수의 범주이며 순서가 존재하면 서수 로지스틱 회귀(ordinal logistic regression)이라고 한다.

Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀)

  • 본문의 일부는 Data Science from scratch(밑바닥부터 시작하는 데이터 과학)을 참고했습니다.
  • 본문의 소스코드의 일부는 Joel Grus의 Github에서 Unlicensed 라이선스로 배포되고 있습니다.

Linear regression (선형 회귀) 2

Wikipedia
이 포스트는 Wikipedia의 내용을 요약/보충한 글입니다.

Linear regression(선형회귀)

어떤 연속적인 데이터를 다루고자, 어떤 연속적인 결과 값에 도달하고자 할 때 우리가 사용하는 방법은 Regression(회귀)라고 한다. 예를 들어 집의 평수에 따른 가격을 나타내는 데이터가 있을 때 우리가 원하는 30평에 해당하는 집은 얼마일까 하는 질문에 가격을 나타내는 숫자는 '딱 떨어지지 않는다.'

Data Mining Process

데이터 마이닝 프로젝트의 목적을 정의하고 이해한다, 데이터 마이닝 문제를 만든다, 데이터를 얻고 검증하고 수정한다...