[혼공단 9기] 1주차 미션 연습문제 & 용어정리

# 기본 미션 p.101 3~5번 실행 결과 쓰고 인증하기 3. 다음 프로그램의 실행 결과를 예측해 보세요. # 연습 문제 //// ------- 4. 다음 프로그램의 실행 결과를 예측해 보세요. 그런데 이 예제를 실행하면 오류가 발생합니다. 몇 행에서 어떤 오류가 발생할까요? 그리고 그 이유는 무엇인지 적어 보세요. 녕 하 세 요 5번째 줄 오류 파이썬의 인덱스는 [0]부터 시작이기 때문에 [5]를 하면 인덱스를 넘어서 오류가 나옵니다 5. 다음 프로그램의 실행 결과를 예측해 보세요 녕하세 하세요 녕하세요 안녕하세 n:m 이면 n 다음부터 m까지 나온다 선택미션 모르는 용어(3~5개) 찾아 혼공 용어 노트에 정리하고 인증하기 이스케이프 문자: 문자열 내부에서 특수한 기능을 수행하는 문자열을 말합니다 키..

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• · 2023. 1. 8.
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[혼공학습단 8기] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 6주차

기본 미션 1. 어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개인가요? 답: 100개의 뉴런과 10개의 출력층 뉴런이 모두 연결되고 출력층의 뉴런마다 하나의 절편이 있어야 하기 때문에 총 1010개의 모델 파라미터가 필요하다. 1010개 2. 케라스의 Dense 클래스를 사용해 신경망의 출력층을 만들려고 합니다. 이 신경망이 이진 분류 모델이라면 activation 매개변수에 어떤 활성화 함수를 지정해야 하나요? 답: sigmoid 3. 케라스 모델에서 손실 함수와 측정 지표 등을 지정하는 메서드는 무엇인가요? 답: compile() 4. 정수 레이블을 타깃으로 가지는 다중 분류 문제일 때 케라스 모델의 compile() 메서드에 ..

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• · 2022. 8. 16.
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[혼공학습단 8기] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 5주차

기본미션: k-평균 알고리즘 작동 방식 설명 1. 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정한다. 2. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정합니다. 3. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경합니다. 4. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2번으로 돌아가 반복합니다. 장점: 구현하기가 간단하다, 사전에 학습된 레이블이 필요하지 않다, 새로운 데이터의 군집을 찾을 때 계산량이 적다. 단점: 초기에 군집 수를 설정하기 때문에 k의 값에 따라 정확도가 달라진다, 학습 후 초기 학습한 군집 수를 변경이 불가능하기 때문에 데이터 증가에 따라 새로운 클러스터를 형성하는 것은 불가능하다 추가미션 ch.06 확인 문제 풀고, 풀이 과정 정리 하기 1.특성이 20개인 대량..

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• · 2022. 8. 12.
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[혼공학습단 8기] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 4주차

기본미션 훈련세트는 많으면 많을수록 좋다고 한다. 하지만 그렇다고 검증세트를 줄이고 훈련세트를 늘린다면 정확한 모델이 만들어지지 않을 것이다. 이를 해결하기 위해 나온 방법이 N-폴드 교차 검증이다. 선택미션 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split wine = pd.read_csv('https://bit.ly/wine_csv_data') data = wine[['alcohol', 'sugar', 'pH']].to_numpy() target = wine['class'].to_numpy() train_input, test_input, train_target, test_target = ..

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• · 2022. 7. 29.
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[혼공학습단 8기] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 3주차

기본 미션 로지스틱 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수는 무엇인가요? 1. 시그모이드 함수 -> 하나의 선형 방정식의 출력 값을 0~1 사이로 압축하는 함수 2. 소프트맥스 함수 -> 여러 개의 선형 방정식의 출력값을 0~1 사이로 압축하고 전체 합이 1이 되도록 만드는 함수 3. 로그 함수 4. 지수 함수 답: 시그모이드 함수 선택 미션 import pandas as pd fish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data') fish_input = fish[['Weight','Length','Diagonal','Height','Width']].to_numpy() fish_target = fish['Species'].to_numpy() from ..

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• · 2022. 7. 21.
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[혼공학습단 8기] 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 2주차

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split 주어진 과제를 해결하는데 있어 필요한 모듈, 패키지들을 import 한 코드 perch_length = np.array( [8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26..

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• · 2022. 7. 16.
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