'핸즈온 머신러닝' 태그의 글 목록

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 4 요약

2022.10.27

본 내용은 핸즈온 머신러닝2 를 기반으로 작성하였으며, 생략된 내용이나 추가된 내용이 있습니다. [4.1] 선형 회귀 선형 회귀 모델의 예측 $y = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2 + ... +\theta_n x_n$ $y = h_\theta(x) = \theta \cdot x$ $y$는 예측값, $n$ 은 특성의 수, $x_i$는 $i$번째 특성값, $\theta_j$는 $j$번째 모델 파라미터 성능 평가 지표 평균 제곱근 오차(RMSE) : $\sqrt{MSE(\theta)}$ RMSE를 최소화하는 $\theta$를 찾아야 한다 정규 방정식 $\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty$ $\theta$ 는 비용 함수를 최소화하는 값이다. $y$는 $y^{1}$..

AI/Machine Learning

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 3 요약

2022.10.26

본 내용은 핸즈온 머신러닝2 를 기반으로 작성하였으며, 생략된 내용이나 추가된 내용이 있습니다. [3.2] SGDClassifier 확률적 경사 하강법을 이용하여 선형 모델을 구현 from sklearn.linear_model import SGDClassifier sgd_clf = SGDClassifier(max_iter=1000, tol=1e-3, random_state=42) sgd_clf.fit(X_train, y_train) [Tip] SGDClassifier는 훈련하는 데 무작위성을 사용. 따라서 결과를 재현하기 위해서 random_state 매개변수를 지정해야함 [3.3] 성능 측정 방법 교차 검증 교차 검증이란 쉽게 말해 데이터를 여러 번 반복해서 나누고 여러 모델을 학습하여 성능을 평가하는..

AI/Machine Learning

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 3장 연습문제 풀이

2022.10.23

1. MNIST 데이터셋으로 분류기를 만들어 테스트 세트에서 97% 정확도를 달성해보세요. from sklearn.datasets import fetch_openml import numpy as np mnist = fetch_openml('mnist_784', version = 1) X, y = mnist["data"], mnist["target"] y = y.astype(np.int) #Train, Test set 나누기 X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:] from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_clf = KNeighborsClassifier..

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 4 요약

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 3 요약

[핸즈온 머신러닝 2판] Chapter 3장 연습문제 풀이

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