혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 (5) 썸네일형 리스트형 혼공 5주차 미션 k-평균 알고리즘 작동 방식 k-평균 알고리즘은 처음에는 무작위로 클러스터 중심을 선택하고 점차 서서히 가장 가까운 샘플 중심으로 이동하는 알고리즘이다. 작동 방식은 다음과 같다. 1. 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정한다. 2. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아, 해당 클러스터의 샘플을 지정한다. 3. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경한다. 4. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2번으로 돌아가 반복한다. 혼공 4주차 미션 교차 검증을 사용하면 안정적인 검증 점수를 얻고 더 많은 데이터를 사용할 수 있으며, 검증 세트를 떼어 내어 평가하는 과정을 여러 번 반복합니다. 위 그림은 3-폴드-교차 검증이며, 훈련 세트를 세 부분으로 나눠, 교차 검증을 수행하는 방법이다. 혼공 3주차 미션 필수 미션 2. 로지스트 회귀가 이진 분류에서 확률을 출력하기 위해 사용하는 함수는 무엇인가요? ① 시그모이드 함수 ② 소프트맥스 함수 ③ 로그 함수 ④ 지수 함수 정답: ① 해설 시그모이드 함수 설명하기 전에 로지스트 회귀란, 선형 회귀와 동일하게 선형 방정식을 학습합니다. z = a × (Weight) + b × (Length) + c × (Diagonal) + d × (Height) + e × (Width) + f 위 공식에서 a, b, c, d, e는 가중치 혹은 계속이며, 특성을 늘어났지만, 다중 회귀를 위한 선형 방정식과 같다. 확률이 되려면 z값은 0 ~ 1 사이 값이 되어야 하는데, 그 때 쓰이는 함수가 시그모이드 함수다. 위 그림은 시그모이드 함수 그래프다. 선형 방정식의 출력 z의 음수.. 혼공 2주차 미션 필수 미션 선택 미션 모델 파라미터 coef_와 interecpt를 머신러닝 알고리즘이 찾은 값 최적의 모델 파라미터를 찾는 것과 같으며, 모델 학습 기반이라고 부른다. 혼공 미션 1주차 이전 1 다음
