728x90 엘라스틱넷3 [머신러닝] 모델 훈련 - 1 머신러닝 모델 훈련 머신러닝 모델이 어떻게 작동하는지 잘 이해하고 있으면 적절한 모델, 올바른 훈련 알고리즘, 작업에 맞는 좋은 하이퍼 파라미터를 빠르게 찾을 수 있다. 또한 디버깅이나 에러를 효율적으로 분석하는 데 도움이 된다. 모델을 훈련시킨다는 것은 모델이 훈련 세트에 가장 잘 맞도록 모델 파라미터를 설정하는 것이며, 이를 위해 먼저 모델이 훈련 데이터에 얼마나 잘 맞는지 측정해야 한다. 이 글에서 언급하는 대부분의 주제는 신경망을 이해하고 구축하고 훈련시키는 데 필수이다. [알아볼 개념]선형 회귀다항 회귀 - 학습 곡선규제가 있는 선형 모델(릿지, 라쏘, 엘라스틱넷, 조기 종료)로지스틱 회귀, 소프트맥스 회귀선형 회귀는 닫힌 형태의 방정식을 사용하여 비용 함수를 최소화하는 파라미터를 계산하거나, .. 2024. 11. 9. [머신러닝] 회귀 - 자전거 대여 수요 예측 회귀 관련 내용[머신러닝] 회귀(Regression)[머신러닝]경사 하강법(GD, gradient descent)[머신러닝] 회귀 - LinearRegression 클래스[머신러닝] 회귀 - 다항 회귀와 과대(과소) 적합[머신러닝] 회귀 - 규제 선형 모델: 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷[머신러닝] 로지스틱 회귀[머신러닝] 회귀 트리자전거 대여 수요 예측 실습 캐글의 자전거 대여 수요 예측 경연에서 사용된 학습 데이터 세트를 이용해 선형 회귀와 트리 기반 회귀 비교 [Bike Sharing Demand] 자전거 수요 예측 데이터 분석Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Bike Sharing Demandwww.. 2024. 10. 23. [머신러닝] 회귀 - 규제 선형 모델: 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷 이전 내용 [머신러닝] 회귀 - 다항 회귀와 과대(과소) 적합이전 내용 [머신러닝] 회귀 - LinearRegression 클래스사이킷런 LinearRegression scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.5.2 documentationComparing, validating and choosing parameters and models. Applications: Improvepuppy-foot-it.tistory.com규제 선형 모델 좋은 머신러닝 회귀 모델은 적절히 데이터에 적합하면서도 회귀 계수가 기하급수적으로 커지는 것을 제어할 수 있어야 한다. 이전까지 선형 모델의 비용 함수는 실제 값과 예측값의 차이 (RSS)를 최소화하는 것.. 2024. 10. 22. 이전 1 다음 728x90
