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파이썬/파이썬 관련 도움글

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과대적합, 과소적합 알기 #과대적합 1. 정의 머신 러닝 모델이 학습 데이터에 너무 과하게 적합되어 새로운 데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 상태이다. 학습 데이터에 대해서는 정확한 판단을 내리지만 새로운 데이터는 잘 판단하지 못하는 상태이다. 2. 발생하는 원인 모델이 너무 복잡한 패턴을 학습한 경우 학습에 사용된 데이터가 적은 경우 정규화 기법을 사용하지 않고 모델의 과대적합을 방치 3. 과대적합 해결 모델의 복잡성을 줄이거나 파라미터를 줄여 간단한 모델로 만들어 주기 더 많은 학습 데이터 수집, 학습 정규화 기법 사용 학습 데이터를 나누어 모델을 여러 번 학습, 평가 #과소적합 1. 정의 머신 러닝 모델이 학습 데이터를 너무 단순하게 표현하여 데이터의 복잡성을 충분히 반영하지 못하는 상태를 말한다. 즉, 모델이 너무 간..
loc, iloc에 대해 알기 #loc, iloc 1. loc의 특징 라벨(이름)을 기반으로 인덱싱하는 방법으로, 행과 열을 라벨에 따라 선택한다. 'loc'(로크 또는 로케이션)을 사용하여 특정한 행 또는 열을 라벨 값으로 선택할 수 있다. >>> import pandas as pd >>> data = { >>> '이름': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], >>> '나이': [25, 30, 35], >>> '직업': ['Engineer', 'Doctor', 'Teacher'] >>> } >>> df = pd.DataFrame(data) # 라벨 "1"에 해당하는 특정 행 선택 >>> row_1 = df.loc[1] >>> print(row_1) # 결과: 이름 Bob # 나이 30 # 직업 Doctor # Name..
활성화 함수 알기 #활성화 함수 1. 정의 입력된 데이터의 가중 합을 출력 신호로 변환하는 함수이다. 인공 신경망에서 이전 레이어에 대한 가중 합의 크기에 따라 활성 여부가 결정된다. 이때 함수는 비선형 함수를 사용해야 하는데, 선형 함수는 심층 신경망으로 가면 큰 도움이 되지 않기 때문이다. 현실 세계의 문제는 대부분 비선형 문제이다. 그렇기에 다양한 비선형 활성화 함수를 사용하여 모델이 문제를 잘 풀수 있도록 선형 함수를 사용하지 않는 것이 좋다. 2. 비선형 함수 (1) 시그모이드 함수(Sigmoid Function) 시그모이드 함수는 S자형 곡선을 갖는 수학 함수이다. 식으로는 라고 표현할 수 있지만 외울 필요까지는 없이 이 함수의 특징만 알고 사용할 수 있으면 된다. 위의 시그모이드 함수에서 유의미하게 사용되는 ..
상관계수 알기 #상관관계 2개 변수가 어떠한 선형적 관계를 맺고 있는지 분석하는 방법이며 2가지 비교대상 변수 외의 변수들은 고려하지 않는다. 상관계수(r)은 독립변수 X와 종속변수Y가 함께 변하는 정도를 독립변수 X와 종속변수Y가 각각 변하는 정도로 나눈 값이다. 그 값에 대해 상관관계가 있다면 1, 상관관계가 없다면 -1로 표현한다. #상관의 정의 2개의 '연속형 데이터(끊어짐 없이 연속적으로 이어진 경우)'간의 '선형적 관계(비례식이 성립하는 관계)'를 분석하는 기법 1. Spearman 순위 상관 두 변수 사이의 단순 관계를 평가한다. 단순 관계에서 두 변수는 함계 변화하는 경향이 있지만 반드시 일정한 비율로 변화는 것은 아니다. 그렇기에 Spearman 상관 계수는 원시 데이터가 아닌 각 변수에 대해 순위를 ..
알고리즘 순서도를 그리는 방법 정의 여러 종류의 상자와 연결하는 화살표를 이용해 주어진 문제에 대한 솔루션 모델을 보여준다. 작성 시 필요한 기호는 국제 표준화 기구(1965년 10월 SC7 총회)에서 표준안으로 결의된 기호를 사용하며 순서도의 기호 사용시에는 몇가지 사용 규칙이 있다. 기호의 내부에 내용을 넣는다. 순서는 위에서 아래, 또는 왼쪽에서 오른쪽이 원칙(그 외에는 화살표로 표기하기) 흐름선은 교차에도 상관없으며 서로 영향을 주지 않는다. 흐름선 여러 개가 하나로 합쳐질 수 있다. 기호의 모형의 비율은 정하지 않으나 잘 구분되게 사용해야 한다. 기호 알기 예시) 알고리즘 순서도를 편하게 만들 수 있는 사이트 (draw.io) 회원가입이나 다운로드 없이 바로 이용할 수 있어 편리합니다. 그 외에도 자신에게 맞는 스타일로 구성..

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