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회귀 2

[pytorch] 머신러닝 딥러닝의 차이 / 머신러닝 학습 순서

1. 인공지능, 머신러닝과 딥러닝의 차이 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능적 행동을 모방하거나 재현하는 컴퓨터 시스템을 말합니다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 통해 스스로 학습하고, 예측하거나 결정을 내릴 수 있는 알고리즘과 기술의 개발을 목표로 합니다. 이는 데이터로부터 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 예측 또는 결정을 내리는 모델을 만드는 과정을 포함합니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 주로 인공신경망(특히 깊은 신경망)을 사용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 딥러닝은 대규모 데이터에서 고수준의 추상화와 패턴 인식을 수행하는 능력을 가지고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝 모두 학습 모델을 제공하여 데이터를 분류할 수 있는 기술이다. 하지만 접근 방식에 ..

pytorch 2023.03.12

[pythonML] 회귀- LinearRegression

# LinearRegression 클래스 LinearRegression 클래스는 예측값과 실제값의 RSS 를 최소화해 OLS 추정 방식으로 구현한 클래스이다. class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True,n_jobs=1) -입력파라미터 fit_intercept : intercept(절편) 값을 계산할 것인지 말지를 지정함. (False이면 y축좌표가 0) normalize: True이면 회귀를 수행하기 전에 데이터 세트를 정규화 함. -속성 coef_ : fit() 메서드를 수행했을 때 회귀 계수가 배열 형태로 저장되는 속성. shape =( Target값 개수, 피처 개수) inte..

pythonML 2022.05.09
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