machinelearning2 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. 이전 1 다음