TAK's coding world

mnist는 손글씨를 인식하는 대형 데어티베이스이다. keras와 tensorflow를 이용해 그 기초 코드를 만들어 보았다. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() plt.imshow(x_train[0]) plt.show() print(x_train.shape) print(x_test.shape)

로지스틱 회귀와 시그모이드 함수에 경사하강법 적용하기 1. 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 로지스틱 회귀는 s자 형태의 곡선으로서, 학습된 분류선을 통해 입력값에 따라 0 또는 1로 분류하는 알고리즘이다. 2. 시그모이드 함수(Sigmoid Function) 시그모이드 함수는 0과 1 사이의 확률을 모두 표현할 수 있는 s자 모양의 그래프로, y = 1/(1+e^(-z)) 꼴로 z는 ax+b의 꼴이 들어간다. 선형 방정식의 a(기울기)는 시그모이드 그래프의 경사도를 의미하며, b(y절편)는 그래프의 좌우 이동을 의미한다. 0.5는 기본 임계값이다. *오차 공식: 오차들을 계산하는 함수를 손실 함수(loss function)라고 한다 로지스틱 회귀는 시그모이드 함수의 특징을 사용하여 로..

편미분을 이용한 경사하강법으로 그래프 오차 줄이기 1. MSE의 그래프 개형 지난 시간 그렸던 평균제곱오차법을 그래프로 그렸다. 선형회귀에 의해 오차값은 점점 줄어들어 최솟값에 도달했다가 다시 증가하는 이차함수 포물선의 형태를 보였다. 즉 기울기의 변화에 따라 오차값이 달라짐을 알 수 있다. 그렇다면 미분을 이용해 기울기 및 절편의 변화량을 구할 수 있다. 2. 경사하강법(Gradient Descent) 미분 기울기를 이용하여 오차가 가장 작은 방향으로 기울기를 이동시키는, 즉 미분값(기울기)을 0인 값을 찾을 때까지 기울기 값을 변화시켜 최소의 에러값을 찾는 방법이다. 학습률 (Learning rate)은 기울기의 이동 거리로, 너무 크면 발산하지만 너무 작으면 수렴하지 못한다. (하이퍼파라미터) 3...

1. 환경변수란? 프로세스가 컴퓨터에서 동작하는 방식에 영향을 미치는 변동하는 값들의 모임이다. 그 중에서도 Path 변수의 쓰임을 알아보자면, 현재 위치에서 다른 위치에 있는 프로그램을 실행할 때는 프로그램이 있는 위치까지 이동해야 한다. 따라서 이 변수를 설정함에 따라 바로 그 위치까지 이동하여 실행할 수 있다. Python과 Django를 CMD에 설치할 때도 이 방법을 이용하였다. 2. IP란? 1) IP는 Internet Protocol의 약자로, 인터넷상에 있는 컴퓨터의 고유한 주소로 이것를 바탕으로 네트워크에 연결되어 있 는 시스템끼리 서로를 인식하거나 정보를 주고받을 수 있다. 로컬 서버란 자신의 컴퓨터 환경에 따라 구축되어 있는 서버로, cmd명령어로 실행 할 수 있다. 2) IPv6은 ..