코딩/머신러닝과 딥러닝20 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. 다양한 모델 적용 1. AirQualityUCI 데이터셋¶In [155]:import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltIn [156]:air_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/6. 머신러닝과 딥러닝/Data/AirQualityUCI.csv')In [157]:air_dfOut[157]:DateTimeCO(GT)PT08.S1(CO)NMHC(GT)C6H6(GT)PT08.S2(NMHC)NOx(GT)PT08.S3(NOx)NO2(GT)PT08.S4(NO2)PT08.S5(O3)TRHAHUnnamed: 15Unnamed: 16010-03-200418:00:.. 2024. 7. 17. 이전 1 2 3 4 5 다음