33_Multi_Logistic_Regression_다중로지스틱회귀
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최근 포스트
32_Logistic_Regression_로지스틱회귀
공부 시간, 과외 시간 성적 사이의 관계는 좌표로 나타낼 때 형태가 직선으로 해결되는 선형 회귀를 사용하기에 적합했었다. 공부 시간에 따른 점수가 아닌 합격 여부로 발표되는 시험이 있을 경우 직선으로 해결하기에는 적합하지 못하는 문제가 발생한다. 이럴 때 사용하는 로지스틱 회귀...
31_Multi_Linear_Regression_다중선형회귀
import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import numpy as np import pandas as pd import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()
30_Gradient_Descent_경사하강법
import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import numpy as np import pandas as pd import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()
29_Root_Mean_Square_Error_평균제곱근오차
평균 제곱근 오차(Root Mean Squre Error, RMSE) 임의의 선을 그리고 난 후 이선이 얼마나 잘 그려졌는지 평가해서 조금씩 수정해 나간다. 이를 위해서 주어진 선의 오차를 평가하는 알고리즘이 필요한데 그 중에서 가장 많이 사용되는 방법이 평균 제곱근 오차이다.