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경사하강법에 대해 더 알아보자. 1. np.linalg.pinv Numpy에서 데이터를 선형 모델로 해석하는 선형회귀식을 찾을 수 있다. sklearn에서 Lienar Regression 를 통해서도 선형회귀를 접할 수 있다. 2. 경사하강법 알고리즘을 활용하여 선형회귀식 찾기 선형회귀 목적식을 구하기 위해서는 위의 목적식을 최소화하는 베타를 찾아야 한다. 위의 식을 통해 그레디언트 벡터를 구하고 주어진 베타에서 미분값을 빼면 된다. import numpy as np X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 beta_gd = [ 10.1, 15.1, -6.5] # [1, 2, 3] 이 정답 X_ =..

Vector에 대해 알아보자. 1. Vector 란? 숫자를 원소로 가지는 리스트(list) 또는 배열(array) 을 말한다. import numpy as np x1 = [ 1,2,3 ] # 리스트 x2 = np.array([1,2,3]) # 배열 공간에서의 한 점을 말하며, 벡터는 원점으로부터 상대적 위치를 표현한다. 2. 스칼라곱 이란? 벡터에 숫자를 곱하면 길이가 변하게 되는데 이를 스칼라곱이라고 한다. 벡터 x에 a를 곱할 때, a > 1 a < 1 a < 0 길이 증가 길이 감소 반대 방향 전환 a가 1보다 크면 길이가 증가한다. a가 1보다 작으면 길이는 감소한다. a가 0보다 작으면 반대 방향으로 전환된다. 3. 벡터의 덧셈, 뺄셈, 성분곱(Hadamard Product) 벡터는 같은 모양..

딥러닝이란? 기계 학습의 한 분야 중 인공신경망을 이용한 학습으로, Deep Neural Network를 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 모델을 학습시키는 방법이다. 데이터(입력값)와 해답(출력값)을 가지고 규칙(모델)을 산출하여 가중치 값을 찾으며, 가중치는 여러개 일 수도 있으며 학습의 최종 목표는 최적의 가중치 값을 찾는 것이다. 딥러닝 절차 1. 데이터 로드 및 전처리 reshape( ) flatten( ) 정규화 to_categorical( ) -> one-hot 인코딩 2. 네트워크 모델 설계 (뉴런 네트워크 모델 아키텍처 설계) model = model.Sequential( ) model.add( layers.Dense( 512, activation=' ', input_..