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프로그래밍 언어/머신러닝(Tensorflow)
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[Tensorflow] 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 구현 로시스틱 회귀 소개 이 글에서는 로지스틱 회귀의 기본 개념을 소개하고, 어떻게 이 모델을 구현할 수 있는지에 대한 단계별 안내를 제공할 예정입니다. 모델의 수학적 이론부터 시작하여, Python을 사용한 실제 구현 예제를 통해 이해를 돕겠습니다. 또한, 모델 성능 평가 방법에 대해서도 다룰 것이며, 이를 통해 독자들은 로지스틱 회귀 모델을 자신의 데이터에 적용하는 방법을 배울 수 있을 것입니다. 1. 서론: 로지스틱 회귀의 정의와 주요 사용 사례 소개 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 통계학과 머신 러닝에서 널리 사용되는 분류 기법 중 하나로, 주로 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 이 모델은 종속 변수가 범주형 데이터인 경우, 즉 결과가 '예' 또는 '아니오'와 같이 두 가.. 2024. 2. 4.
[Tensorflow] 선형 회귀(Linear Regression) 모델 구현 선형 회귀 소개 선형 회귀는 머신 러닝에서 가장 기본적이면서도 중요한 알고리즘 중 하나입니다. 이는 변수 간의 선형 관계를 모델링하여, 한 변수의 값을 다른 변수(들)의 값에 기반하여 예측하는 데 사용됩니다. 본 글에서는 선형 회귀의 기본 원리부터 시작하여, 실제 데이터에 적용하는 방법까지 단계별로 안내하겠습니다. 특히, Python의 인기 있는 데이터 과학 라이브러리인 NumPy와 Pandas, 그리고 선형 회귀 모델을 쉽게 구현할 수 있는 scikit-learn을 사용한 실제 예제를 통해, 이론을 실제 적용하는 과정을 상세히 설명하겠습니다. 이 글은 데이터 과학을 처음 시작하는 분들에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 1. 서론: 선형 회귀의 중요성과 데이터 과학에서의 역할 데이터 과학과 머신 러닝의 .. 2024. 2. 4.
[Tensorflow] Tensorflow 소개 및 설치 TensorFlow 소개 TensorFlow의 개요 TensorFlow는 구글 브레인 팀에 의해 개발된 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. 이는 데이터 플로우 그래프를 사용하여 수치 계산을 표현하는 라이브러리로, 다차원 배열인 텐서(Tensor)를 통해 데이터를 표현합니다. TensorFlow는 깊은 신경망(Deep Neural Networks)을 포함한 다양한 머신 러닝 알고리즘을 지원하며, 이를 통해 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 로보틱스 등 다양한 분야에서의 응용이 가능합니다. TensorFlow 설치 및 환경 설정 TensorFlow를 설치하는 과정은 매우 간단합니다. Python의 패키지 관리 시스템인 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. TensorFlow는 CPU 및 GPU를 지.. 2024. 2. 4.

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