David의 개발 이야기!

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..

랜덤포레스트는 앙상블 버전의 한 버전. 앙상블 학습은 여러 알고리즘, 같은 알고리즘을 여러개 가져와서 조합해 훨씬 더 강력한 모델을 만드는 기법임. 여러 추측 사이의 평균을 내면, 진실에 가까워질 확률 커짐. * RandomForestRegressor 의 n_estimators(추정기 개수) 설정 중요!! 랜덤포레스트는 나무들이 모여서 아웃풋으로 최종예측을 내놓기 때문! 각 나무는 예측을 하고 랜덤포레스트 자체가 마지막 아웃풋을 판정함! -> 나무의 수가 중요!

의사결정회귀트리 회귀에 대해 알아보자! [ DecisionTree 에 대한 설명 ] 주제 : 직급별 연봉 계산기 위 데이터를 토대로 6.5년차 일때의 연봉을 예측하고자 한다! [ 방법 ] 1. 라이브러리 호출하기 2. 데이터셋 불러오기 3. Decision Tree Regression 모델 학습시키기 4. 새로운 결과 예측하기 5. 시각화 하기 1. 라이브러리 호출하기 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 2. 데이터셋 불러오기 dataset = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Machine Learning A-Z (Codes and Datasets)/Part 2 - Regressio..

Multiple Linear Regression 다중선형회귀모형에 대해 알아보고, 스타트업 수익조건 을 만들어보자! 1. Importing the libraries 2. Importing the dataset 3. Encoding the categorical data 4. Splitting thd dataset into the Training set and Test set 5. Training the Multiple Linear Regression model on the Training set 6. Predicting the Test set results 1. Importing the libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib ..