반응형 Studying54 [머신러닝] Logistic Regression 이전의 두 포스트에서는 데이터와 잘 맞는 직선을 찾는 linear regression을 했는데 예측 값이 떨어져 있다면 이 모델로는 예측이 어려울 것이다. 가장 대표적인 것이 binary classification인데 예측값이 0 또는 1이다. 이때 이 예측값을 확률로 표현한 다음 특정 값 이상이면 1 아니면 0으로 분류한다. 이러한 문제에 적용하는 방법이 Logistic Regression이다. 이론 logistic regression을 진행하기 위해서는 출력 값을 0과 1로 맞춰주어야 한다. 이를 위해 다음과 같은 logistic function을 사용한다. $$\sigma(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$ 입력 데이터를 x, 실제 class 값을 y, 예측된 출력 값을 y_hat이라.. 2022. 7. 7. [머신러닝] Multiple Linear Regression - 연비(MPG) 예측 2022.07.05 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] python 지구 온도 변화 분석 [머신러닝] Linear Regression - 지구 온도 변화 분석 2022.07.05 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] Linear regression(선형 회귀) 구현 [머신러닝] Linear regression(선형 회귀) 구현 저번 포스트까지 Numpy 모듈에 대해 정리를 마쳤다. 이번 포스트에서.. gm-note.tistory.com 저번 포스트가 feature가 하나인 single linear regression 이였으니 이번에는 multiple linear regression을 해보겠다. 여러 feature가 나와서 처리하게 되는 프.. 2022. 7. 7. [머신러닝] Linear Regression - 지구 온도 변화 분석 2022.07.05 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] Linear regression(선형 회귀) 구현 [머신러닝] Linear regression(선형 회귀) 구현 저번 포스트까지 Numpy 모듈에 대해 정리를 마쳤다. 이번 포스트에서는 Linear regression에 필요한 정보를 정리 해보고 해당 정보들을 이용해 Linear regression을 구현해보겠다. Linear regression 머신러닝에 gm-note.tistory.com 저번 포스팅에 이어서 실제 데이터로 지구 온도 변화를 분석해 보려고 한다. 우선 영상을 확인해보자 https://www.youtube.com/watch?v=3sqdyEpklFU 기온이 점점 상승하고 있다는 것을 알 수 있고 이를.. 2022. 7. 5. [머신러닝] Linear regression(선형 회귀) 구현 저번 포스트까지 Numpy 모듈에 대해 정리를 마쳤다. 이번 포스트에서는 Linear regression에 필요한 정보를 정리 해보고 해당 정보들을 이용해 Linear regression을 구현해보겠다. Linear regression 머신러닝에서 Linear regression은 종속 변수 y와 한개 이상의 독립 변수 X와의 선형 관계를 모델링하는 방법론이다. 독립 변수는 입력 값이나 원인을 나타내고, 종속 변수는 독립 변수에 의해 영향을 받는 변수다. 종속 변수는 보통 출력값을 나타낸다. 선형 관계를 모델링한다는 것은 1차로 이루어진 직선을 구하는 것이다. 데이터를 가장 잘 설명하는 최적의 직선을 찾아냄으로써 독립 변수와 종속 변수의 관계를 알아내는 과정이다. 독립 변수가 1개인 직선을 정의해보자. .. 2022. 7. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 14 다음 반응형
