Louie NRT Story

!. 이미지 같은 하나의 Input을 여러개로 나누어 Convolution 함 - Weight을 통해 계산 후 Relu를 적용함으로 값이 나옴 - 그 뒤로 Pooling을 통하여 사이즈를 작게 만들어짐 !. 같은 필터(w)를 통하여 하나의 값으로 읽어들임 - 5x5x3 의 값 일 경우 모든 이미지의 Convolution한 데이터에 같은 Filter를 적용함!. Stride: 값이 1일 경우 한칸씩 옆으로 이동함, 값이 2 일 경우 두깐씩 옆으로 이동함 - Output_size = (N - F) / stride + 1!. 계속 반복함으로 점점 Output이 작아짐!. Padding: Output이 작아짐으로 데이터의 점보가 점점 줄어들기 때문임!. Convolution을 할 떄 Filter의 개수를 몇번하..

(ShinTakahashi, Iroha Inoue)Ch01 회귀분석1. 종속변수와 독립변수 - y = ax + b 일 경우 y는 종속변수, x는 독립 변수라고 함 - a는 회귀계수라고 함 Step01: 독립변수와 종속변수의 상관계수 확인(±1 에 가까울 수록 좋음) - Scatter Graph를 통하여 보여짐 Step02: 회귀식 구함 - 최소제곱법을 통하여 회귀식을 구함 - y = ax + b 𝑎=𝑆_𝑥𝑦/𝑆_𝑥𝑥 = x와 y의 편차의 곱의 합 / x의 편차의 제곱의 합 b = 𝑦 ̅ −𝑥 ̅a Step03: 회귀식 정도 확인 - 중상관계수 𝑅=𝑆_(𝑦(𝑦 ) ̂ )/ √(𝑆_𝑦𝑦× 𝑆_(𝑦 ̂𝑦 ̂ )) = y와 𝑦 ̂의 편차의 곱의 합 / √(y의 편차의 제곱의 합 × 𝑦 ̂의 편차의 제곱의 합) ..

(안명호, 류미현 지음)1장 머신러닝 1) 머신러닝은 회귀, 분류, 군집화 3가지 종류의 문제를 해결함 - 회귀(선형회귀, SGD(Stochastic Gradient Descent Regression)회귀, SVR(Support Vector Regression)회귀, Random Forest Regression, Bayesian Regression, Isotonic Regression, Bayesian Automatic Relevance Determination Regression). - 분류(Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting Tree, SGD(Stochastic Gradi..

개요 - 파이썬이 설치되어 있지 않은 컴퓨터에도 배포해야 하는 경우 생김 - 파이썬 실행파일로 만들어주는 모듈 cx_freeze 모듈 사용 - 기존 py2exe 모듈이 유명하지만 파이썬 3.x 버전 부터는 지원하지 않음 환경 - python -m pip install cx_freeze 모듈 설치 방법 - setup.py 파일 만들기(parser.py 파일 빌드함)import sysfrom cx_Freeze import setup, Executable setup( name = "parser", version = "1.0", description = "Parser", author = "sh1n2", executables = [Executable("parser.py")]) - 'cmd'에서 같은 폴더에 넣고 ..