인공신경망

뉴런(Neuron)

활성 함수(Activation)

활성화와 비활성화를 결정한다

직선의 방정식

aX + b = y

곡선의 방정식

W1X1 + W2X2 + W3X3 + ... + b(Bias) = y

손실함수(Loss Function)

추정과 실제의 차이를 계산하는 함수

고차함수로 계산함

Label : 아주 많아짐

Prediction : 추정(실제값과 추정값을 비교해서 최적의 값을 찾아냄)

MSE(각각의 에러의 제곱의 평균,Mean Square Error) : 회귀

MAE

Binary_CrossEntropy :

Categorical_CrossEntropy

확률적 경사하강법(SGD : Stochastic Gradiant Descendent)

가중치를 올려서 기울기 0(최적의 가중치)을 찾는 방법

최적화(Optimizer) : 학습률을 조정하는 것

학습률을 최적화 해준다

SGD(Stochastic Gradient Descent, 확률적 경사하강법)

Adam : 가장 좋은 옵티마이저

오차 역전파(Backpropagation)

과적합, 과소적합

순정파, 역전파

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Python Sklearn make_regression

from sklearn.datasets import make_regression import matplotlib.pyplot as plt X, y = make_regression(n_samples=250, n_features=1, noise=50, random_state=2) plt.scatter(X,y, s=2) plt.show() from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 한글 깨짐 없이 나오게 설정 from matplotlib import rcParams # 인코딩 폰트 설정 rcParams['font.family'] = 'New Gulim' rcParams['font.size'] = 10 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=.20, random_state=0) x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape # 모델 생성 model = LinearRegression() # 학습하기 model.fit(x_train, y_train) # 가중치, 편향치 구하기 model.coef_, model.intercept_ # (array([90.11061494]), 2.4224269924448585) # 결정 계수 model.score(x_train, y_train) # 0.789267454050733 # 추정 pred = model.predict(x_test) # 산점도 plt.scatter(x_test,y_test) plt.plot(x_test, pred, 'r-') plt.show() # 추정 model.predict([[3.0]]) # 학습할 때 주는 데이터의 형식을 따른다 # x의 최소값, 최대값을 계수와 절편을 사용하여 ...

Javascript on 함수

엔터키 감지하기 <input type="password" onkeypress="func(event)" /> function func(event) { if(event.keyCode == 13) { // keyCode 13은 엔터이다 alert("엔터를 입력했습니다."); } if (event.tartget.value == 13) { alert("엔터를 입력했습니다."); } }

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다루한의 코딩공부

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