machine-learning
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kaggle) mnist 이미지 인식하기
mnist 이미지 분류기 만들기 mnist는 이제 너무너무도 유명한 데이터이긴 하지만 아무튼. mnist는 사람이 손으로 0-9까지 쓴 hand-written number digit 데이터입니다. 공개로 풀려 있기 때문에, 많은 머신러닝 초보자들...
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keras로 regression 문제 풀기
keras로 regression 문제를 풉니다. 보통, neural network는 classification 문제에 적용하는 경우가 많지만, 사실 regression 문제에도 적용할 수 있습니다. 생각해보니, 저번에 mlpregressor를 사...
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kaggle) 집 가격을 예측해 봅시다.
kaggle) 집 가격을 잘 예측해봅시다. 이 문제는 간단히 말하면, regression 문제네요. 이전에 풀어본 mnist, titanic의 경우는 classification의 문제에 속했는데, 이 문제는 regression 문제입니다. 다 좋...
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regression 결과를 평가해봅시다.
continous한 값을 예측하고 잘했는지 어떻게 평가할까요. 그러니까, 내가 예측하려는 것이 집의 가격, 주식의 가격 등 같은 값들이라고 하면, classification과는 다른 식으로 평가해야 합니다. 아주 간단하게는, 내가 예측한 값()과...
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kaggle) titanic 생존자 예측하기
titanic의 생존자들에게는 어떠한 특성이 있을까. kaggle에서 titanic 데이터를 활용해서 어떤 사람들이 살아남았는지 예측하는 데이터를 제공합니다. 약간...무서운 데이터기는 하지만 그래도, 해보도록 합니다. 살아남았는지, 살아남지 않...
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·⏱ 11m
classification 결과를 평가해봅시다.
classifier의 성능을 어떻게 평가할까요? , 가 각각 있습니다. 이를 활용해서 현재 분류된 결과의 성능을 어떻게 잘 평가할 수 있을까요? 보통 classification을 평가하는 metric들은 binary classification을 ...
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slideshare) 딥러닝 큰 그림 그리기
슬라이드쉐어에 딥러닝에 대한 유용한 지식을 정리해둔 슬라이드가 있어서 제가 공부하면서 내용을 정리해두려고 합니다. 이것도, 아마 예전에 봤던 자료인데 또 까먹었어요 헤헤. 복습이 중요합니다. 뉴럴넷? 인공신경망이라고도 하는데, 간단하게 다음 그림...
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tensorflow) softmax classifier
multi-class clasification 이전에 배웠던 에서는 True/False 만 판별합니다. 그러나, 이런 binary classification보다는 multi-class classification이 훨씬, 유용하죠. 이를 위해서 를...
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tensorflow) 기본부터 다시 - linear regression
왜 나는 늘 복습만 하는가? 텐서플로우는 예전부터 조금씩 공부를 하긴 했는데, 자료가 다 여기저기 흩어져 있어서ㅠㅠㅠ여기에 다시 정리해두기로 했습니다. 사실, 솔직한 고민은 좀 있습니다. 가 있는데 굳이 tensorflow를 써야 하나? 필요할까...
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·⏱ 7m
tensorflow) logistic regression
머신러닝은 단순하게, '모델(hypothesis)'을 세우고, 이 모델이 맞는지/아닌지 평가하는 cost function을 통해 변수를 조절하는 것을 말합니다. classification의 경우도, '잘 예측할 만한 모델'을 세우고, 이 모델을 ...