분류 전체보기154 머신 러닝 다항 회귀(Polynomial Regression) #1 - 다항 회귀 - 앞에서는 선형 회귀를 사용해서 데이터에 가장 잘 맞는 직선을 찾아보았다. -> 그치만 이 직선이 데이터를 잘 표현하고 있다고는 할 수 없는데!! -> 여기서 나온것이 다항 회귀 -> 선형 회귀에서는 가설 함수를 hθ(x)=θ0+θ1x 이렇게 사용했다면 이참 함수에서는 hθ(x)=θ0+θ1x+θ2x2 삼차 함수에서는 hθ(x)=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3 곡선이 하나씩 추가되어지는! - 다항 회귀도 두 가지로 나뉜다. 속성이 하나인 경우랑, 속성이 많은 경우. 속성이 여러개인 경우를 '다중 다항 회귀'라고 한다. 코딩실습[코드잇] 파이썬 머신 러닝 강의를 들으면 공부내용을 적어봤습니다. 2021. 2. 8. 주피터(JUPYTER NOTEBOOK) 설치 및 실행 - 프로젝트 관리 C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python>pip3 install jupyter 1. pip3 install jupyter 명령을 사용해서 jupyter을 설치하면 됩니다. C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python>jupyter notebook 2. 설치가 완료 되었다면 jupyter notebook 명령어를 사용하면 됩니다. - > jupyter 환경으로 이동 되어집니다. - > cmd 창을 종료하면 실행 되어진 jupyter notebook이 종료되니 cmd 창은 항상 켜놓을것! 실행이 되면 New -> Python3 클릭! 그럼 새로운 프로젝트가 실행이 된다!! 그럼 코딩 화이팅 하시길! 2021. 2. 5. 머신 러닝 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) #1 -다중 선형 회귀를 이용한 집값 예측하기 여러 입력 변수를 이용하여 선형 회귀를 하면 그것이 바로 다중 선형 회귀!! - 다중 선회 회귀는 시각적으로 표현하기가 힘들다. tip. 입력 변수 = 속성(feature) - 각 속성 항목들의 표현 방식 정리 - 다중 선형 회귀에서의 가설 함수 - 다중 선형 회귀 데이터 준비하기 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston_dataset = load_boston() print(boston_dataset.DESCR) :Attribute Information (in order): - CRIM per capita crime rate by town - ZN proportion of residential land zoned for lo.. 2021. 2. 5. 머신 러닝 선형 회귀 (Linear Regression) #3 - scikit-learn 을 이용해 집 값 예측 프로그램 구현하기 # scikit-learn # sklearn -> 머신러닝 라이브러리들이 있다. 머신러닝 알고리즘을 넣어놔서 불러와 사용하면 된다. C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python>pip3 install scikit-learn - 데이터 준비하기 # scikit-learn 공부하는 사람들을 위해서 교육용 데이터가 포함되어있다. >>> from sklearn.datasets import load_boston # boston 집 값 데이터를 불러온다. >>> boston_dataset = load_boston() # boston 함수 호출 >>> boston_dataset.DESCR # 해당 데이터셋의 내용을 확인 할 수 있다. Number of Instances: 506 :N.. 2021. 2. 2. 이전 1 ··· 18 19 20 21 22 23 24 ··· 39 다음 728x90 반응형
