아무것도 모르는 공대생의 지식 탐험기

[ 회고 🫶🍀 ]6주차를 달려오면서, 아직 나는 많이 부족한 사람이라는 걸 깨달았습니다 …! 그렇지만 쉽게 포기는 하지 않을 것이라는 생각도 동시에 들었습니다 ! 그리고 이렇게 좋은 활동을 할 수 있게 만들어주신 한빛미디어 분들과 6주차까지 달려올 수 있도록 많은 도움과 관심을 주신 혼공족장님에게도 감사인사를 전합니다 ! 그동안 정말 감사했습니다 🙇‍♀️ 저는 이번 혼공머신에서 쌓은 지식을 발판으로 더 나은 사람이 될 수 있도록 노력하겠습니다 🍀 [ 기본 미션 🍀 ]Ch.07(07-1) 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리하기 1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개 이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개 인가요? 정답 ③ 1,010개-> 100 (입력 특성)..

1. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기먼저, 와인 데이터를 불러오자import pandas as pdwine = pd.read_csv('')wine.head()  alcoholsugarpHclass09.41.93.510.019.82.63.200.029.82.33.260.039.81.93.160.049.41.93.510.0만약, 데이터를 잘 불러왔다면, 처음 열 3개에는 각각 알콜의 도수, 당도, ph 값을 나타낸다.네번째 열은 타깃값으로 0이면 레드와인, 1이면 화이트 와인이다. 레드와 화이트 와인 중 어떤 것인지 구분하는 이진 분류 문제이며, 화이트 와인이 양성 클래스이다.즉, 전체 와인에서 화이트 와인이 어떤 것인지 골라내는 문제이다.wine.info()#아래는 결과#RangeIndex: 6497 ent..

안녕하세요 ! 오늘은 혼공머신 3주차 chapter 4로 돌아왔습니다 !  로지스틱 회귀 로지스틱 회귀로지스틱 회귀는 이름은 회귀이지만, 분류 모델이 분류 알고리즘은 선형 회귀와 동일하게 선형 방정식을 학습𝑧 = 𝑎 ∗ (𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡) + 𝑏 ∗ (𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ) + 𝑐 ∗(𝐷𝑖𝑎𝑔𝑜𝑛𝑎𝑙) + 𝑑 ∗ (𝐻𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡) + 𝑒 ∗ (𝑊𝑖𝑑𝑡ℎ) + 𝑓 확률 처리를 위한 0~1(또는 0~100%) 사이 값으로 만들기 위해 시그모이드 함수 (Sigmoid function) (또는 로지스틱 함수 logistic function)을 사용 ( 즉, 시그모이드 함수 : 선형 방정식의 출력을 0과 1 사이의 값으로 압축한다. ) 더보기 𝑧 = 𝑎 ∗ (𝑊..