머신러닝교과서 18

[머신러닝교과서] 1독 기념 사진촬영

후기 작년에 진행했던 멀티캠퍼스 부트캠프에서 교재로 제공받았던 머신러닝 서적.., 부트캠프 진행할 때는 책을 들춰볼 여유 조차 없어서 쟁여두고 있다가 부트캠프가 끝나고 6개월이 지나고 나서야 들춰보게 된 책이다. 대충 800페이지에 달하는 엄청난 두께의 책이라 1독 하는데 얼마나 걸린건지 모르겠다..3개월인가..? 이렇게 많이 걸린것은 나의 게으름 때문에 아닌가 생각한다. 책을 정독하면서 부트캠프 때, 스치듯 들었던 개념들을 다시 한번 익힐 수 있었다. 하지만 그냥..본 수준 이랄까..? 그때는 모든게 새로웠고 모든게 무슨 말인지 몰랐다면, 지금은 익숙한데 무슨 말인지 모르겠다는 느낌이랄까....? 언젠간 이해가 되고 사용하게 되는 날이 오겠지 하며 시작한 정독이지만...하 넘너 어려운 것.. 다음부터는..

[머신러닝교과서] GAN 모델 구현하기(2)

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com GAN 모델 훈련하기 손실 함수를 위해 BinaryCrossentropy 클래스 객체를 만들어 앞서 처리한 배치에 대해 생성자와 판별자의 손실을 계산한다. 이를..

[머신러닝교과서] GAN 모델 구현하기(1)

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)의 주요한 목적은 훈련 데이터셋과 동일한 분포를 가진 새로운 데이터를 합성하..

[머신러닝교과서] XOR 분류 문제 풀어보기

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 데이터를 생성하고 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋으로 나눈다. tf.random.set_seed(1) np.random.seed(1) x = np.random.u..

[머신러닝교과서] 사이킷런을 사용한 k-평균 군집, KMeans, python

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 사이킷런을 사용한 k-평균 군집 k-평균 알고리즘은 프로토타입 기반 군집(prototype-based clustering)에 속한다. 이 장에서는 이외에도 계층..

10.4 RANSAC을 사용하여 안정된 회귀 모델 훈련, python

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 선형 회귀 모델은 이상치(outlier)에 크게 영향을 받을 수 있다. 이상치를 제거하려면 항상 해당 분야의 지식만 아니라 데이터 과학자로서 식견도 필요하다. ..

10.1 선형회귀, 머신러닝교과서, python

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 선형 회귀는 하나 이상의 특성과 연속적인 타깃 변수 사이의 관계를 모델링하는 것이 목적이다. 지도 학습의 다른 카테고리인 분류 알고리즘과 달리 회귀는 범주형 클..

8.2 BoW 모델 소개, 머신러닝교과서, python

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 8.2.1 단어를 특성 벡터로 변환 사이킷런에 구현된 CounterVectorizer 클래슬르 사용하여 각각의 문서에 있는 단어 카운트를 기반으로 BoW 모델을..

7. 다양한 모델을 결합한 앙상블 학습, 머신러닝교과서, python

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 7.1 앙상블 학습 앙살블 학습(ensemble learning)의 목표는 여러 분류기를 하나의 메타 분류기로 연결하여 개별 분류기보다 더 좋은 일반화 성능을 ..

6.2 k-겹 교차 검증을 사용한 모델 성능 평가

* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. * https://github.com/rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition GitHub - rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition: 의 코드 저장소 의 코드 저장소. Contribute to rickiepark/python-machine-learning-book-3rd-edition development by creating an account on GitHub. github.com 모델이 너무 간단하면 과소적합(높은 편향)이 문제가 되고 너무 복잡하면 훈련 데이터에 과대 적합(높은 분산)이 될 수 있다. 적절한 편향-분산 트레이드오프를 찾..