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[Python ML Guide] Section 5.4(회귀 Regression): Polynomial Regression / Boston 주택가격 예측

2023.10.02

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1. Polynomial Regression (다항회귀) Polynomial Regression 회귀식이 독립변수의 단항식(일차식)이 아닌 2차, 3차 방정식과 같은 다항식으로 표현..

ML & DL/파이썬 머신러닝 실전 가이드

[Python ML Guide] Section 5.3(회귀 Regression): Linear Regression & Evaluation (평가지표) / Boston 주택 가격 예측

2023.10.02

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1. LinearRegression Class LinearRegression Class class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_inte..

ML & DL/파이썬 머신러닝 실전 가이드

[Python ML Guide] Section 5.2(2) (회귀 Regression): 단순 선형회귀 / 다중 선형 회귀 구현

2023.10.02

Gradient Descent Implementation¶ 문제 1¶Real Estate 데이터셋 Housing.csv으로 Gradient Descent를 구현하세요. In [ ]: import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler %matplotlib inline 다음의 코드들을 실행하여 housing 변수에 데이터를 로드하고 데이터 전처리를 수행합니다. In [ ]: # 데이터셋을 불러옵니다 import pandas as pd housing = pd.read_csv("./Housing.csv") housing.head() Out[ ]: price area ..

Basics/C++

[C++ Basics] Lecture 2: 연산자, if / else 구문, switch 구문

2023.09.25

1.대입 연산자 대입 연산자 = : 오른쪽의 값을 왼쪽의 변수에 할당 += : 오른쪽의 값을 왼쪽의 변수에 더해서 재할당 -= : 오른쪽의 값을 왼쪽의 변수에 빼서 재할당 2.산술 연산자 산술 연산자 +, -, *, / : 사칙연산 % (modulus, 나머지): 나머지연산 실수 사이의 나누기에는 나머지가 존재하지 않는다 피연산자가 모두 정수인 경우에만 사용 증감연산자 ++: 한 단계 증가 --: 한 단계 감소 한 단계: 숫자의 경우에는 1일 수 있지만 다른 경우 또한 존재한다 전위 / 후위: 연산자 우선순위가 바뀐다 전위 (++n) 연산자 ++가 피연산자 n보다 앞에 위치할 때를 전위라 하고 1증가된 값이 연산결과값이다. 후위 (n++) 반대로 연산자 ++가 피연산자 n보다 뒤에 위치할 때를 후위라 하..

Basics/C++

[C++ Basics] Lecture 1: 자료형

2023.09.25

1.주석 // 설명(코드)의 역할, 필요한 내용들을 설명하여 달아놓는다 // 이후에 작성한 문자는 코드로 인식되지 않는다 2.자료형 (Data Type) 같은 정수형 혹은 실수형 자료형이라도, 어떤 자료형을 선택했는지에 따라 크기가 달라짐 변수의 크기: (크기 단위, byte) 1 byte = 8 bit: $2^{8} = 256$개의 state를 표현가능 1bit = value가 있다(1), 없다(0) $2^{10} = 1 KB(Byte)$, $2^{20} = 1 MB(Byte)$, $2^{30} = 1 GB(Byte)$, $2^{40} = 1 TB(Byte)$ unsigned: 0 ~ 255 (부호 고려 X) -> 8개 bit를 모두 데이터 비트로 생각하고 작업을 진행 signed: -128 ~ 127..

ML & DL/파이썬 머신러닝 실전 가이드

[Python ML Guide] Section 5.2(회귀 Regression): 회귀 비용 함수 RSS와 GD & SGD

2023.09.20

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1. RSS 기반의 회귀 오류 추정 RSS (Residual Sum of Squares) 오류 값의 제곱을 더해서 구하는 방식 일반적으로 미분 등의 계산을 편리하기 위해 RSS 방식..

ML & DL/파이썬 머신러닝 실전 가이드

[Python ML Guide] Section 5.1(회귀 Regression): Regression의 이해

2023.09.20

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1. Regression Intro 회귀 소개 회귀는 현대 통계학을 이루는 큰 축 회귀 분석은 유전적 특성을 연구하던 영국의 통계학자 갈톤(Galton)이 수행한 연구에서 유래했다는..

ML & DL/파이썬 머신러닝 실전 가이드

[Python ML Guide] Section 4.9(분류 Classification): Feature Selection

2023.09.20

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1.Feature Selection 모델을 구성하는 주요 피처들을 선택 불필요한 다수의 피처들로 인해 모델 성능을 떨어뜨릴 가능성 제거 설명 가능한 모델이 될 수 있도록 피처들을 선..

ML & DL/파이썬 머신러닝 실전 가이드

[Python ML Guide] Section 4.8(분류 Classification): Stacking

2023.09.19

https://www.inflearn.com/course/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C [개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 인프런 | 강의 이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다., [사진]상세한 설명과 풍부 www.inflearn.com 1.Basic Stacking Model - Diagram 기반 모델들이 예측한 값들을 Stacking 형태로 만들어서 메타 모델이 이를 학습하고 예측하는 모델 서로 다른 알고리즘을..

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