CODING78 [기계학습] 다중선형회귀 & 경사하강법 | Multiple Linear Regression & Gradient Descent 📌 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) - 수치형 설명변수 X + 연속형 숫자로 이루어진 종속변수 Y의 관계를 선형으로 가정하고 이를 가장 잘 표현할 수 있는 회귀계수(β)를 추정 - 쉽게 말하면 X에 따라 Y값이 어떻게 달라질지 예측하는 것 ex) 주택 임대료 예측할 때 X : 얼마나 오래 되었는지(X1) , 지하철역과의 거리(X2), 주변 편의시설의 개수(X3) ••• (Xn) Y : 주택 임대료 가격 (X1 * β1) + (X2 * β2) + (X3 * β3) ••• + ( Xn * βn ) = Y (β1, β2, β3•••, βn) : 회귀계수 📍 회귀 계수(β1, β2, β3•••, βn) 구하는 법 ( 실제값(Y) - 예측값(Y') ) ^ 2 = Error = Los.. 2020. 9. 28. [HTML] 표 만드는 태그& 이미지 🔶 표를 만드는 태그 / - border를 설정해주지 않으면 선이 나타나지 않음 / - 행 row - 위의 사진에서는 초록 박스 셀 제목 ( row / col 상관없이 ) - 위의 사진에서는 [ "이름" , "주소" , "연락처", "자기소개" ] - 셀 ( cell ) - 위의 사진에서는 모든 빈칸 [ th , td 속성 - colspan/rowspan ] ✔️사용 방법 예시 : 구분 - column 합칠 때 사용 - row 합칠 때 사용 - 표 제목으로 [ 위쪽 중앙 ]에 표시 - 아래의 그림처럼 나옴 , - 표 제목으로 figcaption의 위치에 따라 위나 아래에 제목 표시 [ 표 구조 정의 ] , , - 시각 장애인도 화면 판독기를 통해 표의 구조를 쉽게 이해 가능 - 표의 내용이 길어질 경우 .. 2020. 9. 24. [기계학습] KNN | K - 최근접 이웃 알고리즘 📍KNN 이란? - 주변 K개의 자료 클래스 중 가장 많은 클래스로 특정 자료를 분류하는 방식 - 새로운 자료 🔺를 가까운 자료 5개의 자료 ( K = 5 ) 를 이용하여 가장 많은 클래스가 있는 것으로 할당 아래의 그림으로 치면 새로운 자료 🟢 이 속하는 클래스를 찾으려고 K를 5로하면 점선에 속해 🟦 클래스가 되고, K를 3으로 하면 실선에 속해 🔺클래스에 속하게 된다. ✔️ KNN 분류에서는 최근접 이웃사이에서 과반수 의결에 의해 분류 ✔️ KNN 회귀에서는 K개의 최근접 이웃이 가진 값의 평균이다. - 데이터 분포를 표현하기 위한 파라미터를 추정하지 않음 ➡️ 선형회귀/분류 에서 Wx + b에서 [W,b]를 구하지만 KNN은 이러한 파라미터를 구하지 않음 - 게으른 학습 ( Lazy learner.. 2020. 9. 21. [HTML] 텍스트 태그 / 목록 태그 [ 이전 글 ]에 이어서 들 🔶 텍스트 태그 [ 텍스트 굵게 만들어 주는 태그 ] 태그 - 굵게 표시, 중요한 내용이라서 강조할 때 사용 태그- 그냥 굵게 표시 ➡️ 화면으로 볼 때 차이는 없음 [ 이텔릭체로 만들어주는 태그 ] 태그- 이텔릭체로 표시, 특정 부분 강조 태그 - 그냥 이텔릭체 표시 ➡️ 화면으로 볼 때 차이는 없음 [ 태그 - 인용 내용 표시 ] - 줄바꿈 없이 다른 내용과 한줄에 인용 내용 표시 - 인용 내용 앞뒤에 따옴표(" ") 추가됨 - cite = "url" (출처)를 넣어줘야함 ex) [ 태그 - 형광펜 효과 ] - 태그로 묶은 부분의 배경색이 노랑으로 표시됨 [ 영역 묶기 태그 ] 태그 - 줄 안에서 (인라인) 묶기 태그 - 줄바꿈 처리 후 (블록) 단락으로 묶어서.. 2020. 9. 18. [알고리즘/Python] 힙정렬 | heap sort 힙 정렬(heap sort) - 우선순위 큐를 위해 만들어진 것 ➡️ 여러 개의 값들 중 최댓값 OR 최솟값을 빠르게 찾기 위해 - 완전 이진 트리로 만들어져 있음 ✔️ 완전 이진 트리란 : 마지막 레벨을 제외하고 모든 레벨이 완전히 채워져 있으며, 마지막 레벨의 노드들은 가능한 왼쪽부터 채워져 있는 구조를 말한다. 1️⃣ Min - heap : 최소값이 루트 노드에 있고, 부모 노드는 자식 노드보다 작아야 함 ( 부모 노드 자식 노드 ) 시간복잡도 ⏱ 최선의 경우 : O(n log(n)) 최악의 경우 : O(n log(n)) 평균 : O(n log(n)) 장점 최악의 경우에도.. 2020. 9. 17. [기계학습/데이터 전처리] 2 . 데이터 정제 & 통합 & 불균형 해결 [ 지난 글 ] 에서 데이터 실수화와 변환에 대해서 다뤄봤는데 이번에는 1️⃣ 데이터 정제 2️⃣ 데이터 통합 3️⃣ 데이터 불균형 해결에 대해서 정리한다 🟣 데이터 정제 ( Data Cleaning ) - 결측 데이터 채우기 ex) np.nan, npNAN, none ➡️ 결측 데이터를 1️⃣ 평균 ( mean ) , 2️⃣ 중위수 ( median ) , 3️⃣ 최빈수 ( most frequent value ) 로 채움 from sklearn.impute import SimpleImputer 위의 코드를 사용해서 쓸 수 있다 빨간 상자 부분을 바꿔서 평균, 중위수, 최빈수로 바꿀 수 있는데 각각 mean, median, most_frequent로 바꿀 수 있다 im.fit(x_miss) a = im.t.. 2020. 9. 14. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 다음
