Chaerrylog

이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear chaerrylog.tistory.com 이전 글까지는 선형 회귀의 가설, 손실함수, 경사하강법에 대해서 배웠다. 이 글에서는 로지스틱 회귀에 대하여 설명한다. Logistic Hypothesis 머신 러닝은 지도 학습과 비지도 학습으로 구분되고, 지도 학습은 회귀과 분류로 나눠진다. 앞에서 배운 선형 회귀는 Regression에 속하고, 오..

이 글은 PyTorchZeroToAll을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Multiple Linear Regression(다중 선형 회귀) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear chaerrylog.tistory.com 앞에서 선형 회귀에 대해서 알아봤다. 이 내용들을 종합해 파이토치를 사용해 실습을 진행한다. import torch from torch import nn from torch import tensor torch를 import한다. PyTorch를 통해 신경망을 만들기 위해 torch.nn 패키지를 i..

이 글은 PyTorchZeroToAll을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Gradient descent(경사하강법) 이 글은 모두를 위한 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear Regression(선형 회귀) 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Machine Learni chaerrylog.tistory.com 위 글에서 경사하강법에 대해서 설명했다. 이 내용을 토대로 파이썬을 사용해 실습을 진행한다. Gradient Descent 이전 실습에서 loss function에 weight 값을 다양하게 대입했을 때 아래로 볼록한 그래프가 나오는 걸 확인했다. 이러한 그래프는 경사하강법을 사용해서 loss가 최소가 되는 w..

이 글은 PyTorchZeroToAll을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Linear Regression(선형 회귀) 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Machine Learning 개념 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. 머신러닝은 사람이 하나하나 프로그래 chaerrylog.tistory.com 위 글에서 선형회귀에 대해서 설명했다. 이 내용을 토대로 파이썬을 사용해 실습을 진행한다. Data Generation x_data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] y_data = [1, 1, 2, 4, 5, 7, 8, 9, 9, 10] X, Y 데이터를 생성한다. import matplotlib.pypl..

이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. [머신러닝 이론] Machine Learning 개념 이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다. 머신러닝은 사람이 하나하나 프로그래밍 하지 않고 컴퓨터가 스스로 학습하는 것을 말한다. 크게 Supervised Learning과 Unsupervised Learning으 chaerrylog.tistory.com 저번 글에서 머신러닝의 지도학습과 비지도학습에 대해서 알아보고, 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋을 비교했다. 또한 지도학습시, 출력값에 따라 회귀와 분류로 구분할 수 있다는 것을 설명했다. 이번 글에서는 회귀 방법 중 선형 회귀에 대해서 자세하게 알아보겠다. Linear Regression Regression(회귀)은 기존 데..