David의 개발 이야기!

다변수 선형회귀란, 변수가 여러개 있는 상태에서 회귀를 하는 것을 의미한다. 기존 포스팅에서는 독립변수 1개, 종속변수가 1개 였지만, 다변수라 함은, 독립변수가 여러개라는 뜻이다. 원리는 기존 포스팅과 매우 흡사하다. 2023.07.23 - [인공지능공부] - Linear Regression Pytorch 로 구현하기 Linear Regression Pytorch 로 구현하기 지난 포스팅에서 Linear Regression 의 bias 있을때, 없을때 여부에 따라, 밑바닥부터 구현해보았다. 2023.07.14 - [인공지능공부] - Linear Regression 바닥부터 구현하기 ( bias 없을때 ) Linear Regression 바닥부터 david-kim2028.tistory.com 1. 라이브..

지난 포스팅에서 Linear Regression 의 bias 있을때, 없을때 여부에 따라, 밑바닥부터 구현해보았다. 2023.07.14 - [인공지능공부] - Linear Regression 바닥부터 구현하기 ( bias 없을때 ) Linear Regression 바닥부터 구현하기 ( bias 없을때 ) 이런 문제를 해결하기 위해, Linear Regression 을 공부해보자. 우선 이번 포스팅에서는, Linear Regression 을 바닥부터 손수 구현해보고자 한다. 1. 주어진 데이터 시각화하기 import matplotlib.pyplot as plt X = [ david-kim2028.tistory.com 2023.07.23 - [인공지능공부] - Linear Regression 밑바닥부터 구현..

금번 포스팅에서는 Linear Regression 에서, bias 가 있을때를 구현해본다. 큰 개념은 앞 포스팅과 동일하다 2023.07.14 - [인공지능공부] - Linear Regression 바닥부터 구현하기 ( bias 없을때 ) Linear Regression 바닥부터 구현하기 ( bias 없을때 ) 이런 문제를 해결하기 위해, Linear Regression 을 공부해보자. 우선 이번 포스팅에서는, Linear Regression 을 바닥부터 손수 구현해보고자 한다. 1. 주어진 데이터 시각화하기 import matplotlib.pyplot as plt X = [ david-kim2028.tistory.com 다만 bias 가 생겼기 때문에, bias 를 기준으로 편미분 하는 로직이 추가 되..

이런 문제를 해결하기 위해, Linear Regression 을 공부해보자. 우선 이번 포스팅에서는, Linear Regression 을 바닥부터 손수 구현해보고자 한다. 1. 주어진 데이터 시각화하기 import matplotlib.pyplot as plt X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] Y = [25000, 55000, 75000, 110000, 128000, 155000, 180000] plt.plot(X, Y) plt.scatter(X, Y) 2. Linear Regression 이해하기 왼쪽 수식을 아래 코드상 get_gradient_using_deriative(self, X, Y) 로 구현 3. Linear Regression 코드로 구현해보기 # 가설 모델(학습 시킬 대상) c..

0. Matplotlib 란? - 다양한 데이터를 시각화할 수 있도록 도와주는 라이브러리 - 간단한 데이터 분석에서부터 인공지능 모델의 시각화까지 지원. 1. 간단한 직선 그래프 그리기 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3] y = [1, 2, 3] plt.plot(x, y) plt.title("My Plot") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.show() 2. 그래프 저장하기 - savefig() import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3] y = [1, 2, 3] plt.plot(x, y) plt.title("My Plot") plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt..

0. Pandas 란? - 데이터를 효과적으로 처리하고, 보여줄 수 있도록 도와주는 라이브러리 - Numpy 와 함께 사용되어 다양한 연계적인 기능을 제공 - Index 에 따라 데이터를 나열하므로 Dictionary 자료형에 가까움 - Series를 기본적인 자료형으로 사용 - Excel 과 유사 1. Series 란? - Series 는 인덱스와 값으로 구성됌. - Excel 에서의 Column과 유사 import pandas as pd array = pd.Series(['사과', '바나나', '당근'], index=['a', 'b', 'c']) print(array) print(array['a']) a 사과 b 바나나 c 당근 dtype: object 사과 import pandas as pd dat..