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4/5 화 화요일! Logistic Regression을 활용해 머신러닝 진행 시 주의사항을 알아본다. 앞으로 우리는 Classification(이항분류)의 Metrics로 Accuracy를 사용할 예정이다. 모델 평가 전 고려해야 하는 것들 1. learning rate(학습률) : loss 값을 보면서 학습률을 조정해야 함. 보통 1의 마이너스 4승으로 잡음 학습률이 너무 크다면 global minima(W')를 찾을 수 없게 됨 → OverShooting 발생 학습률이 아주 작다면 local minima 찾게 됨 2. Normalization(정규화) : MinMax Scaling - 0 ~ 1. 이상치에 민감함 Standardization - 표준화, Z-Score. 상대적으로 이상치에 둔감함, 모든 칼럼에.. 더보기

4/4 월 월요일! 오늘은 금요일에 실습 예제로 주어졌던 admission(대학원 합격 여부) 데이터셋을 Sklearn, Tensorflow로 구현하고, 지난주에 배운 Logistic Regression을 활용해 평가지표(Metrics)를 알아본다. 1. Logistic Regression by Sklearn import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filter.. 더보기

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