728x90 Drawing (AI)111 Google ML Crash Course (2) Linear Regression 귀뚜라미는 더울수록 우는 횟수가 많아지는 경향이 있다고 한다. 이를 예시로 linear regression의 예시를 보면 다음과 같다. 예상한대로 온도와 우는 빈도가 비례함을 알 수 있고 이 관계가 linear한지 보면 물론 한직선이 모든 점이 통과되지는 않지만 경향성을 본다면 충분히 linear하다고 할 수 있다. 위와 같은 linear한 관계를 식으로 표현하면 다음과 같다. 이는 보통 우리가 아는 y=mx+b 또는 y=ax+b라는 일차식을 machine learning model의 표현방식으로 조금 바꾼것이다. 이때 y'은 label(예측되는 output) b는 bias(y절편, w0로 표현되기도한다) w1은 weight of feature1 (Weight는 기울기와 .. 2022. 7. 23. Coursera-Supervised Machine Learning: Regression and Classification (1) Supervised learning Learns from being given "right answers" 여기서 옳은 정답은 input과 그에 맞는 output label로 이루어져있다. Regression algorithm(회귀 분석) House price prediction 회귀 분석을 진행하였더라도 알고리즘에 따라 직선으로 분석할 수도 있고 곡선으로 분석할 수도 있다. Classification algorithm(분류) Classification predict categories 카테고리화 시키는 과정이므로 regression algorithm과 달리 불연속적이다. Breast cancer detection 실제 classification algorithm은 수 많은 input을 output과 연.. 2022. 7. 21. Google ML Crash Course (1) 머신러닝이란? 머신러닝은 다양한 input 데이터들을 종합하여 의미있고 유용한 결과와 예측을 이끌어내는 시스템입니다. 기본적인 머신러닝 용어 Label - 예측하고자 하는 정보로 simple linear regression 변수이다. Feature - 다양한 input 데이터로 label을 결정지을 수 있는 특징들이다. Label과 같이 simple linear regression 변수이다. Example - 말그대로 예시로 시스템이 학습할 수 있는 데이터의 특정한 인스턴스로 Labeled example과 Unlabeled example로 분류할 수 있다. 위와 같이 labeled examples는 추정하고자 하는 결과값인 label이 포함된 시스템이 학습할 수 있는 dataset이다. 위와 같이 unl.. 2022. 7. 20. 이전 1 ··· 10 11 12 13 다음 728x90
