AI 개발자가 되어보자

본 포스팅은 머신러닝 교과서를 참고하여 작성되었습니다. 3.1 분류 알고리즘 선택 알고리즘을 훈련하기 위한 다섯 가지 주요 단계 특성을 선택하고 훈련 샘플을 모은다. 성능 지표를 선택한다. 분류 모델의 최적화 알고리즘을 선택한다. 모델의 성능을 평가한다. 알고리즘을 튜닝한다. 3.2 사이킷런 첫걸음 : 퍼셉트론 훈련 사이킷런 라이브러리를 사용해 퍼셉트론 훈련을 해보자 150개의 꽃 샘플에서 꽃잎 길이와 꽃잎 너비를 특성 행렬 X에 할당하고 꽃 품종에 해당하는 클래스 레이블을 벡터 y에 할당한다. from sklearn import datasets import numpy as np iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, [2,3]] y = iris.target pr..

*본 포스팅은 머신러닝 교과서를 참고하여 작성되었습니다~! 2.2 파이썬으로 퍼셉트론 학습 알고리즘 구현 2.2.1 객체 지향 퍼셉트론 API import numpy as np class Perceptron(object): """퍼셉트론 분류기 매개변수 --------------- eta : float 학습률 (0.0과 1.0 사이) n_iter : int 훈련 데이터셋 반복 횟수 random_state : int 가중치 무작위 초기화를 위한 난수 생성기 시드 속성 --------------- w_ : 1d-array 학습된 가중치 errors_ : list 에포크마다 누적된 분류 오류 """ def __init__(self, eta=0.01, n_iter=50, random_state = 1): sel..