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회귀

10/17 월 1. RMSLE(Root Mean Square Log Error) 오늘 진행 한 회귀 실습(자전거 대여 수요 예측)에서 캐글은 왜 성능지표 중 RMSE가 아닌 RMSLE(Root Mean Square Log Error) 사용하며, 둘의 차이가 왜 많이 나는지(LinearRegression: RMSLE: 1.165 vs. RMSE: 140.900)에 대해 공룡 책의 권철민 저자님이 인프런에 상세히 설명해주신 내용을 찾았다. 타깃 값 자체가 매우 높은 데이터에 대해서 예측 오류가 발생할 경우, 타깃 값이 작은 데이터에 대해서 예측 오류가 발생할 경우보다 임팩트가 더욱 크게 됨. 이를 상쇄하기 위해 실제값(y)과 예측값(pred)을 먼저 로그(cf. 학교 다닐 때 배운 일종의 둔한 저울) 변환하여 숫자 자체의.. 더보기

4/1 금 금요일! 😎 어제 잠깐 소개한 Logistic Regression을 배운다~ Linear Regression(연속적인 숫자 값 예측)이 발전한 것이 Logistic Regression → Classification(분류를 판단하는 예측) - Binary Classification(이항분류) - Multinomial Classification(다항분류) 그래프를 볼 수 있는 유틸리티 모듈(mglearn)을 추가적으로 설치하자 conda activate maching_TF15 pip install mglearn conda install은 이미 설치되어 있는 모듈, 패키지에 대한 Dependency를 고려해서 최적인 버전을 설치, pip install은 그냥 깔아버림 Logistic Regression : L.. 더보기

3/31 목 목요일! 오늘은 우리가 주력으로 사용할 Tensorflow를 배운다! 🐱‍🏍 수행평가 또 나왔넹.. 데이터 핸들링 2 + 머신러닝(다중선형회귀) 1. 4/5 화요일까지 제출!! Ozone 데이터로 다중선형회귀를 3가지 방법(Python, Sklearn, Tensorflow)으로 구현, 예측치가 비슷하게 나와야 한다! 당연히 데이터 전처리(결치값, 이상치, 정규화)도~ 가장 많이 쓰이는 딥러닝 오픈소스 라이브러리는 Google의 Tensorflow와 Facebook의 PyTorch~ Sklearn은 데이터 양과 변수가 많아지면 속도가 굉장히 느려지기 때문에, Tensorflow를 이용한다. Tensorflow 2.0 ver.이 등장하면서 이전 버전과는 완전히 다르게 바뀌었다. 기존에 만들었던 가상환경(ma.. 더보기

1/1 토 성과 • 생활코딩 데이터 과학_머신러닝1 : 오늘 익힌 구조와 개념들을 나열하자면 머신러닝이란? 꿈 궁리하는 습관 머신러닝은 원리를 이용해서 수학과 코딩으로 만들어진 것 Teachable Machine 모델(판단력)이 머신러닝의 핵심, https://teachablemachine.withgoogle.com/ 모델 Model 모델을 만드는 과정은 학습(Learning) 머신러닝머신 http://ml-app.yah.ac/(Teachable Machine에서 생성한 모델을 이용해서 애플리케이션을 만들어주는 서비스) 나도 이제 프로그래머 모르면 마법, 알면 기술 사물 인터넷(IoT; Internet of Things) 교양의 끝 직업의 시작 현실을 데이터로 표현할 수만 있다면, 컴퓨터의 엄청난 힘으로 데이터를 처리할.. 더보기

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