DeepLearning3 Tensorflow5 [다항회귀] 비선형 회귀는 선형 회귀로는 표현할수 없는 데이터를 설명하기 위한 회귀임. 이중 다항식을 이용한 회귀릘 다항회귀라고 한다. 직선대신 2차 함수, 3차 함수등의 곡선이 된다. ax+b대신 ax2(제고)+bx+c 를 형태로 나타내면 다음과 같다. 기존 제곱의 평균을 반환할때 y_pred=a*X+b 였다면 다항식일때에는 y_pred=a*X*X+B*X+c 로 나타내어질수 있다. 3차식일때에는 y_pred=a*X*X*X+B*X*X+c*X+d 로 나타내어 진다. 여기서 다항식이 늘어날수록 손실도 훨씬 커지게 된다. [딥러닝 네트워크를 이용한 회귀] tanh는 하이퍼볼릭 탄젠트 함수로 삼각함수 중 탄젠트 함수와 연관되어 잇다. activiation의종류중 하나. keras에서 쓰여진다. 2020. 9. 25. Tensorflow4 [회귀] 회귀는 데이터 분석 방법중 하나이다. 평균으로 회귀는 부모의 키 평균과 자녀의 키 평균을 비교하면 자녀의 키는 부모의 키보다 평균에 가까워지려는, 경향이 있다. 선형회귀는 데이터의 경향성을 가장 잘 설명하는 하나의 직선을 예측하는 방법 데이터의 경향성을 가장 잘 설명하는 하나의 직선과 각 데이터의 차이를 잔차라고 한다. 이런 잔차의 제곱을 최소화하는 알고리즘을 최소제곱이라고 한다. 최소 제곱법으로 직선 y=ax+b 의 a(기울기)와 b(y절편)을 구할 수 있다. plt에서 최소 제곱법을 구하는 방식은 a=sum([(y - y_bar) * (x - x_bar) for y, x in list(zip(Y, X))]) a /= sum([x-x_bar) ** 2 for x in X]) b = y_bar .. 2020. 9. 22. Tensorflow2 XOR같은 키값으로 1차적인 뉴런(초창기 퍼셉트론)으로는 가중치 값을 편향할수 없다. 그래서 나온게 다중뉴런 이다. 2차적인 활성함수 이상일 경우 신경망 뉴런이라고 부르는데 xor같은 학습시킬때 신경망 뉴런을 이용하여 학습하면 해결이 된다. 이중 다중 신경망을 쓰기 위해서 keras를 사용한다. keras에서 가장 많이 쓰이는 구조는 tf.keras.Sequential구조이다. 순차적으로 뉴런과 뉴런이 합쳐진 단위인 레이어를 일직선으로 배치하는 구조이다. tf.keras.layers.Dense는 model에서 사용하는 레이어를 정의하는 명령어이다. Dense는 가장 기본적인 레이어로써, 레이어의 입력과 출력 사이에 있는 모든 뉴런이 서로 연결되는 레이어이다. model.compile(optimizer=t.. 2020. 9. 17. 이전 1 다음