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머신러닝 6

Regression Line fitting - 선형 회귀/Normal Equation/Non-linear(polynomial)/릿지,라쏘 규제

회귀 선을 정하기 위해서는 주어진 Y,X를 잘 설명할 수 있는 beta 혹은 theta 라고 쓰는 coefficent와 intercept에 대해서 잘 알아야 한다. 1. 단순 선형 회귀 우선 단순히 선형회귀를 하는 방법으로는 코드만 일부 첨부하자면 regr = linear_model.LinearRegression() # fiiting regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train.values) # Make predictions on the training set diabetes_y_train_pred = regr.predict(diabetes_X_train) # The coefficients print('Slope (theta1): \t', regr.coef_[0]) pr..

[혼공머딥] chapter 6

* 혼자공부하는 머신러닝+딥러닝의 교재의 학습 요약 내용입니다 https://hongong.hanbit.co.kr/%ED%98%BC%EC%9E%90-%EA%B3%B5%EB%B6%80%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D/ 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 혼자 공부하는 머신러닝 딥러닝, 무료 동영상 강의, 머신러닝+딥러닝 용어집을 다운로드 하세요. 포기하지 마세요! 독학으로 충분히 하실 수 있습니다. ‘때론 혼자, 때론 같이’ 하며 힘이 되겠 hongong.hanbit.co.kr * 경희대학교 데이터분석 동아리 KHUDA의 2023년 8월 기초세션 5주차 학습내용입니다. https://cafe.na..

[혼공머딥] chapter 5

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[혼공머딥] chapter 4

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[혼공머딥] chapter 1,2

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[캐글] 랜덤포레스트 회귀기법으로 자전거 사용량 예측하기

데이터는 캐글에서 제공하는 워싱턴시의 2011~2012년간 자전거 대여량에 관한 csv data입니다. 우선 랜덤포레스트로 예측을 시작하기 전에 제공되는 데이터의 구조와 개요에 대해 알아봐야 할 것 같아 기본적인 시각화를 진행해보겠습니다. 데이터 분석 프로젝트에서 이런과 정을 EDA, 탐색적 데이터 분석이라고 합니다. 하는 이유라고 한다면 맛있는 요리를 만들기 위해 서 맛있는 식재료가 우선이 되어야 하고 식재료가 간단하면 조리방법이 간단해도 맛있는 요리가 나온다는 상황을 가정하시면 될 것 같습니다. 데이터 분석이라고 하는 프로젝트의 포괄적인 개요는 다음과 같이 진행이 될 것 같습니다. 1. 데이터 정보 확인 데이터를 설명하고 있는 내용입니다. 위의 데이터 중 살짝 이상한 부분이 있어 후에 수정을 해야 할..