책 리뷰

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 10 요약

2022.12.08

본 내용은 핸즈온 머신러닝2 를 기반으로 작성하였으며, 생략된 내용이나 추가된 내용이 있습니다. [10.1] 생물학적 뉴런에서 인공 뉴런까지 [10.1.2] 뉴런을 사용한 논리 연산 매우 단순한 신경망 모델을 제안하였는데, 그것이 인공 뉴런 논리 명제 계산 가능 첫 번째 네트워크 항등 함수 뉴런 A 활성화, 뉴런 C 활성화 뉴런 A 비활성화, 뉴런 C 비활성화 두 번재 네트워크 논리곱 연산 A, B 모두 활성화될 때 활성화 세 번째 네트워크 A, B 중 하나가 활성화되면 C도 활성화 네 번째 네트워크 뉴런 A가 활성화되고 뉴런 B가 비활성화될 때 뉴런 C가 활성화됩니다. 만약 뉴런 A가 항상 활성화되어 있다면 이 네트워크는 논리 부정 연산이 됩니다. 즉, 뉴런 B가 비활성화될 때 뉴런 C가 활성화되고, ..

AI/Machine Learning

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 5 요약

2022.11.29

본 내용은 핸즈온 머신러닝2 를 기반으로 작성하였으며, 생략된 내용이나 추가된 내용이 있습니다. [5.1] 서포트 벡터 머신(SVM) 선형이나 비선형 분류, 회귀, 이상치 탐색에도 사용가능한 다목적 머신러닝 모델 SVM의 기본 아이디어는 라지 마진 분류로 나타낸다. 각 클래스 사이에 가장 폭이 넓은 도로를 찾는 것 도로 경계에 위치한 샘플을 서포트 벡터라고 한다. SVM은 특성의 스케일에 민감하다. 따라서 사이킷런의 StandardScaler를 사용해보자 하드 마진 분류 모든 샘플이 도로 바깥쪽에 올바르게 분류 데이터가 선형적으로 구분될 수 있어야 작동함 이상치에 민감하다. 소프트 마진 분류 하드 마진에서 좀 더 유연한 형태의 모델 샘플이 도로 중간에 있거나, 반대쪽에 있는 경우인 마진 오류 사이에 적절..

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 10 요약

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 5 요약

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