EunGyeongKim

지도학습은 회귀(Regression)와 분류(Classification)로 나눌수 있음. 회귀 : 입력에 대해 연속적인 값을 대응시키는 문제. 분류 : 입력에 대해 순서가 없는 클래스(라벨)을 대응시키는 문제 1차원 입력 직선 모델 연습 데이터 만들어주기 random함수를 이용하여 나이와 몸무게의 인공데이터 만들기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #create data np.random.seed(seed=1) x_min = 4 x_max = 30 x_n = 16 x = 5+25 * np.random.rand(x_n) prm_c = [170, 108, 0.2] # 생성 매개변수 t = prm_c[0] - prm_c..

미분 미분 : 함수의 기울기를 도출하는 방법 함수 미분 방법 $$ f(w) = w^2 $$ 함수 f(w)의 'w에 관한 미분' 표시 방법 $$ \frac{df(w)}{dw}, \frac{d}{dw}f(w), f'(w) $$ 미분은 함수의 기울기를 나타냄. 함수의 기울기도 w가 바뀌면 변화하기 때문에 w의 함수로 되어있음. 상기 2차함수의 경우 다음 식과 같음 $$\frac{d}{dw}w^2 = 2w$$ 일반적으로 w^2형식의 함수는 아래 공식을 사용하여 쉽게 미분을 구할 수 있음. $$ \frac{d}{dw}w^n = nw^{n-1} $$ 미분기호 d/dw는 오른쪽에만 작용됨. 중첩된 함수의 미분 중첩함수의 예 $$f(w) = g(w)^2$$ $$g(w) = aw+b $$ 아래식을 위식에 대입하고 그 식..

벡터 벡터: 몇가지 숫자를 나란히 늘어놓은것 import numpy as np a = np.array([2,1]) print(a) #[2 1] type(a) # numpy.ndarray 세로 벡터 import numpy as np a = np.array([[1], [2], [3]]) print(a) #[[1] # [2] # [3]] 전치(Transposition) print(a.T) #[[1 2 3]] 덧셈, 뺄셈, 곱셈 import numpy as np a = np.array([2, 1]) b = np.array([1, 3]) print(a+b) #[3 4] print(a-b) #[ 1 -2] print(2*a) #[4 2] 내적 곱셈연산 중 하나. 같은차원을 가진 두 벡터간의 연산에서 "·" 으로 나..