코딩개발로 물장구치는 개발자

안녕하세요 Dibrary입니다. 이번에는 신경망 코드를 정리해보겠습니다. keras는 저도 안써봤었는데, 이번에 알고 꽤나 쉬울 수도 있겠다는 생각이 드는 좋은 라이브러리입니다. 해당 코드는 fashion_mnist 데이터를 사용했습니다. 데이터를 불러오는 코드는 아래와 같습니다. 정말 심플하죠? 핵심은 keras.datasets.fashion_mnist.load_data( ) 입니다. 꼭 fashion_mnist로 하지 않아도 되긴 합니다. 살펴보면, boston_housing 데이터도 있고, cifar10 등등 하나만 있는 것은 아닙니다. 데이터 크기를 확인해보면 아래와 같습니다. (60000, 28, 28) 에 의미는 28*28 크기로 구성된 데이터가 6만개 있다는 의미입니다. 즉, 하나의 데이터는..

안녕하세요 Dibrary입니다. 이번에는 트리 알고리즘을 정리해보겠습니다. 먼저 트리라는 자료구조는 하나의 루트로부터 시작해서 계속 가지를 쳐 나가는 것입니다. 이렇게 말이죠. 다만 2개씩만 하는 경우에 한해서 이진트리라고 특별히 이름 짓습니다. (이는 데이터를 빠르게 찾는데 굉장히 유용하기 때문에 알고리즘에서 주로 사용됩니다.) 이 트리형태로 해답을 찾아 나가는데, 각 트리의 노드가 해답을 찾아나가는 '질문'으로 된 것이 결정트리 입니다. 이런 것이죠. 질문이 꼭 하나로만 구성될 필요도 없습니다. 파이썬은 sklearn 모듈을 사용해서 결정트리를 사용할 수 있습니다. 먼저 임의의 데이터를 가져와보겠습니다. 이 데이터 중에 class를 target으로 잡고, 나머지 3가지 항목을 해당 target을 구하..

안녕하세요 Dibrary입니다. 이번에는 혼자 공부하는 머신러닝의 4장, 로지스틱 회귀에 대해 정리해보겠습니다. 로지스틱 회귀는 '회귀'라는 단어가 들어가긴 하지만 분류 모델입니다. 학습하는 선형 방정식이 회귀처럼 생겼을 뿐이죠. 이 분류가 될 확률을 구한다고 할 때, 확률은 0~1 사이의 값이죠. (1은 100%를 의미.) 근데, 확률이 0인 경우는 잘 안나와야겠죠? 확률이 높을 수록 분류가 잘 될 것이구요. 그러한 특성을 가진 그래프를 '시그모이드 함수'라고 합니다. 그려보면 위와 같습니다. 잘 안보이신다구요? grid를 추가해 보겠습니다. x축의 0값을 기준으로 왼쪽으로 가면 0으로 수렴하고, 오른쪽으로 갈 수록 1에 수렴합니다. 임의 데이터를 가지고 로지스틱 회귀를 해 보겠습니다. 이렇게 입력하면..