728x90 [파이썬 Projects]/<파이썬 - 수학 | 통계학>43 [파이썬+통계학] 현대통계학 연습문제 파이썬 구현(ch.11) - 2 ★ 시작에 앞서 ★ 해당 내용은 ', 다산출판사, 2024' 에 나와있는 챕터별 연습문제를 교재를 응용하여 풀이하고, 수학적인 문제에 대한 답변을 파이썬으로 구현해보기 위해 작성하는 글이다.해당 답변을 구현하는 방식은 답안지 없이 필자가 스스로 구현하는 것이므로, 정확한 (혹은 가장 효과적인) 답변이 아닐 수 있다. 이 글의 목적은 통계학 공부와 파이썬 프로그래밍 언어 공부를 동시에 하고자 함이며, 통계학을 공부하고 싶으신 분들은 해당 교재를 구매하는 것을 추천한다.또한, 연습문제 번호 및 문제 내용은 필자가 임의대로 작성하였으며, 교재와는 다를 수 있다. 잘못된 부분이 있다면 언제든 피드백 부탁 드립니다! 감사합니다이전 내용 [파이썬+통계학] 현대통계학 연습문제 파이썬 구현(ch.11) - 1★ 시작에.. 2024. 10. 21. [파이썬+통계학] 현대통계학 연습문제 파이썬 구현(ch.11) - 1 ★ 시작에 앞서 ★ 해당 내용은 ', 다산출판사, 2024' 에 나와있는 챕터별 연습문제를 교재를 응용하여 풀이하고, 수학적인 문제에 대한 답변을 파이썬으로 구현해보기 위해 작성하는 글이다.해당 답변을 구현하는 방식은 답안지 없이 필자가 스스로 구현하는 것이므로, 정확한 (혹은 가장 효과적인) 답변이 아닐 수 있다. 이 글의 목적은 통계학 공부와 파이썬 프로그래밍 언어 공부를 동시에 하고자 함이며, 통계학을 공부하고 싶으신 분들은 해당 교재를 구매하는 것을 추천한다.또한, 연습문제 번호 및 문제 내용은 필자가 임의대로 작성하였으며, 교재와는 다를 수 있다. 잘못된 부분이 있다면 언제든 피드백 부탁 드립니다! 감사합니다이전 내용 [파이썬+통계학] 현대통계학 연습문제 파이썬 구현(ch.10)★ 시작에 앞서 .. 2024. 10. 21. [파이썬+통계학] 현대통계학 연습문제 파이썬 구현(ch.10) ★ 시작에 앞서 ★ 해당 내용은 ', 다산출판사, 2024' 에 나와있는 챕터별 연습문제를 교재를 응용하여 풀이하고, 수학적인 문제에 대한 답변을 파이썬으로 구현해보기 위해 작성하는 글이다.해당 답변을 구현하는 방식은 답안지 없이 필자가 스스로 구현하는 것이므로, 정확한 (혹은 가장 효과적인) 답변이 아닐 수 있다. 이 글의 목적은 통계학 공부와 파이썬 프로그래밍 언어 공부를 동시에 하고자 함이며, 통계학을 공부하고 싶으신 분들은 해당 교재를 구매하는 것을 추천한다.또한, 연습문제 번호 및 문제 내용은 필자가 임의대로 작성하였으며, 교재와는 다를 수 있다. 잘못된 부분이 있다면 언제든 피드백 부탁 드립니다! 감사합니다이전 내용 [파이썬+통계학] 현대통계학 연습문제 파이썬 구현(ch.9)-2★ 시작에 앞서.. 2024. 10. 20. [개발자를 위한 수학] 신경망 - 2 이전 내용 [개발자를 위한 수학] 신경망 - 1신경망(neural network) 신경망은 입력 변수와 출력 변수 사이에 가중치, 편향, 비선형 함수로 이루어진 층을 쌓아 구성한다.딥러닝(Deep learning)은 신경망의 한 종류이며, 가중치와 편향을 가진 노드(puppy-foot-it.tistory.com역전파 딥러닝에서 순전파(forward propagation)는 Neural Network 모델의 입력층부터 출력층까지 순서대로 변수들을 계산하고 저장하는 것을 의미한다. 순전파가 입력층에서 출력층으로 향한다면 역전파는 반대로 출력층에서 입력층 방향으로 계산하면서 가중치를 업데이트해간다. [이전 포스팅에서 진행했던 무작위한 가중치와 편향값을 사용하는 간단한 정방향 계산 코드]import numpy .. 2024. 10. 20. [개발자를 위한 수학] 신경망 - 1 신경망(neural network) 신경망은 입력 변수와 출력 변수 사이에 가중치, 편향, 비선형 함수로 이루어진 층을 쌓아 구성한다.딥러닝(Deep learning)은 신경망의 한 종류이며, 가중치와 편향을 가진 노드(node)로 구성된 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 사용한다. 각 노드는 비선형 함수(또는 활성화 함수)를 통과하기 전에는 선형 함수와 유사한데, 확률적 경사 하강법과 같은 최적화 기법을 사용해 잔차를 최소화하는 최적의 가중치와 편향을 찾는다.신경망에서는 입력을 입력층 (input layer), 출력을 계산하기 위한 마지막 층을 출력층(output layer), 그 사이에 놓은 층을 은닉층이라 부른다.언제 신경망과 딥러닝을 사용하는가 신경망과 딥러닝은 분류와 회귀에 사용할 수.. 2024. 10. 20. [개발자를 위한 수학] 로지스틱 회귀와 분류 - 2 이전 내용 [개발자를 위한 수학] 로지스틱 회귀와 분류 - 1로지스틱 회귀(logistic regression) 하나 이상의 독립 변수가 주어졌을 때 결과의 확률을 예측하는 알고리즘. 로지스틱은 선형 회귀와 유사하게 선형 방정식을 기반으로 하지만, 선형 회귀와는 달리puppy-foot-it.tistory.com다변수 로지스틱 회귀 여러 입력 변수에 대해 로지스틱 회귀를 사용하는 예제를 통해 로지스틱 회귀 분석 수행 예제 데이터는 고용 유지 데이터로 구성된 가상의 데이터셋이며, 54개의 표본이 있고, 이 데이터셋을 사용해 다른 직원의 퇴사 여부를 예측하는 데 로지스틱 회귀를 활용한다고 가정한다. 성별, 나이, 승진, 근무 연수에 대해 β 계수를 각각 만든다. 출력 변수 did_quit 는 0 또는 1이며,.. 2024. 10. 18. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음 728x90
