pytorch (19) 썸네일형 리스트형 머신 러닝 분류 모델 분류 알고리즘 선택 모든 경우에 뛰어난 성능을 내는 분류 모델은 없고, 문제 마다 특징이 있고 일정한 가정을 전제로 한다.분류 모델의 예측, 계산 성능은 데이터에 크게 의존한다.알고리즘 훈련을 위한 다섯 가지 주요 단계특성 선택, 훈련 샘플 수집성능 지표 선택학습 알고리즘 선택, 모델 훈련모델 성능 평가알고리즘 설정 수정, 모델 튜닝 로지스틱 회귀를 사용한 클래스 확률 모델링오즈비, 오즈는 특정 이벤트가 발생할 확률, P / (1-P)양성 샘플이 클래스 레이블 y = 1 인 샘플, 증상을 x 로 생각, 확률 p 를 특성이 x 인 샘플이 클래스 1 에 속할 조건부 확률 p : = p(y=1|x) 로 정의할 수 있다. 오즈비에 로그 함수를 취해 로짓 함수를 정의한다.log ( P/(1-P) ) 로지스틱 모.. 적응형 선형 뉴런과 학습의 수렴 단일층 신경망의 또 다른 종류인 적응형 선형 뉴런 ADAptive Linear NEuron, ADALINE가중치 업데이트에 선형 활성화 함수를 사용한다. 경사 하강법으로 손실 함수 최소화지도 학습 알고리즘의 핵심 구성 요소 중 하나는 학습 과정 동안 최적화하기 위해 정의한 목적 함수이다. 종종 최소화하려는 손실 함수 또는 비용 함수가 목적 함수가 된다. MSE 의 사용,선형 활성화 함수를 사용함으로써 손실 함수가 미분 가능해진다. 경사 하강법을 통해 가중치를 찾을 수 있다. 특성 스케일을 조정하여 경사 하강법 결과 향상특성 스케일은 경사 하강법 학습이 좀 더 빠륵 ㅔ수렴되도록 돕는다. 도움이 되는 이유 중 하나느 모든 가중치에 적합한 학습률을 찾기 더 쉽기 때문, 스케일이 크게 다른 경우, 한 가중.. 인공 뉴런의 수학적 정의 인공 뉴런 아이디어를 0과 1 두 개의 클래스가 있는 이진 분류 작업으로 볼 수 있다. 그다음 입력 값 x 와 이에 상응하는 가중치 벡터 w 의 선형 조합으로 결정함수 sigam(z) 를 정의한다.최종 입력인 z 는 z = w_1 x_1 + w_2 x_2 + ... + w_m x_m 이다. 특정 샘플의 최종 입력이 임계 값 theta 보다 크면 클래스 1로 예측하고, 그렇지 않으면 0으로 예측한다. 퍼셉트론 알고리즘에서 결정 함수 sigma 는 단위 계단 함수 unit step function 을 변형한 것 결정 결계를 통해 n 개의 클래스 사이를 구별한다. 퍼셉트론 학습 규칙임계 퍼셉트론 모델 이면의 전반적인 아이디어는 뇌의 뉴런이 작동하는 방식을 흉내내려는 환원주의 reductionism 접근 방식을.. 이전 1 2 3 다음
