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파이토치로 구현한 논리회귀 1. 단항 논리회귀(Logistic Regression)¶분류를 할 때 사용하며, 선형 회귀 공식으로부터 나왔기 때문에 논리회귀라는 이름이 붙여짐2. 시그모이드(Sigmoid) 함수¶예측값을 0에서 1사이의 값으로 되도록 만듦0에서 1사이의 연속된 값을 출력으로 하기 때문에 보통 0.5(임계값)를 기준으로 구분In [46]:import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport matplotlib.pyplot as pltIn [47]:torch.manual_seed(2024)Out[47]:In [48]:x_train = torch.FloatTensor([[0], [1], [3], [5], [8], [11], [15], [20]])y_trai.. 2024. 7. 17.
파이토치로 구현한 선형회귀 1. 단항 선형 회귀¶한 개의 입력이 들어가서 한 개의 출력이 나오는 구조In [59]:import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport matplotlib.pyplot as pltIn [60]:torch.manual_seed(2024)Out[60]:In [61]:x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]])y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]])print(x_train, x_train.shape)print(y_train, y_train.shape)tensor([[1.], [2.], [3.]]) torch.Size([3, 1])tensor.. 2024. 7. 17.
파이토치 1. 파이토치(Pytorch)¶Tensorflow와 함께 머신러닝, 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 프레임워크초기에는 Torch라는 이름으로 Lua언어 기반으로 만들어 졌으나, 파이썬 기반으로 변경한것이 Pytorch뉴욕대학교와 페이스북(메타)이 공동으로 개발하였고, 현재 가장 대중적인 머신러닝, 딥러닝 프레임워크In [1]:import torchprint(torch.__version__)2.3.0+cu121In [2]:var1 = torch.tensor([1])print(var1)tensor([1])In [3]:var1Out[3]:tensor([1])In [4]:type(var1)Out[4]:torch.TensorIn [5]:var2 = torch.tensor([10.5])var2Out[5]:tensor.. 2024. 7. 17.
KMeans 1.Clusters(클러스터)¶유사한 특성을 가진 개체들의 집합고객 분류, 유전자 분석, 이미지 분할In [1]:import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_blobsIn [2]:X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state= 2023)In [3]:X = pd.DataFrame(X)XOut[3]:0101.183732-8.28802611.092865-7.4111132-5.7465280.42560930.305555-8.2967994-7.085940-2.835521........... 2024. 7. 17.

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