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15. 파이토치로 구현한 논리회귀 1. 단항 논리회귀(Logistic Regression)분류를 할 때 사용하며, 선형 회귀 공식으로부터 나왔기 때문에 논리회귀라는 이름이 붙여짐직선 하나(선형 회귀)를 사용해서 분류를 예측한다면 제대로 예측하지 못할 경우가 많음 2. 시그모이드(Sigmoid) 함수예측값을 0에서 1사이의 값이 되도록 만듦0에서 1사이의 연속된 값을 출력으로 하기 때문에 보통 0.5(임계값)를 기준으로 구분import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(2024)x_train = torch.FloatTensor([[0], [1], [3], [5], [8], [11], [15],.. 2024. 6. 13.
14. 파이토치로 구현한 선형회귀 1. 단항 선형 회귀한 개의 입력이 들어가서 한 개의 출력이 나오는 구조import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport matplotlib.pyplot as plt# 파이썬 코드를 재실행해도 같은 결과가 나올 수 있도록 랜점시드를 설정torch.manual_seed(2024)x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]])y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]])print(x_train)print(x_train.shape)print(y_train)print(y_train.shape)plt.figure(figsize=(6, 4))plt.scatter(x_train, y.. 2024. 6. 13.
13. 파이토치(Pytorch) 1. Clusters(클러스터)Tensorflow와 함께 머신러닝, 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 프레임워크초기에는 Torch라는 이름으로 Lua언어 기반으로 만들어졌으나, 파이썬 기반으로 변경한 것이 Pytorch뉴욕대학교와 페이스북(메타)이 공동으로 개발하였고, 현재 가장 대중적인 머신러닝, 딥러닝 프레임워크import torch파이토치를 이용하고자 할때는 위와같이 import를 해주면 됩니다import torchprint(torch.__version__) 1-1. 스칼라(Scalar)하나의 상수를 의미 (데이터가 하나만 들어가 있는 경우)var1 = torch.tensor([1])var1type(var1)var2 = torch.tensor([10.5])var2# 두 스칼라의 사칙 연산print(va.. 2024. 6. 13.
12. KMeans 1. Clusters(클러스터)유사한 특성을 가진 개체들의 집합고객 분류, 유전자 분석, 이미지 분할import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_blobsX, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=2023)X=pd.DataFrame(X)Xysns.scatterplot(x=X[0], y=X[1], hue=y)from sklearn.cluster import KMeanskm = KMeans(n_clusters=3)km.fit(X)pred = km.predict(X)sns.sca.. 2024. 6. 13.

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