ML 12

[핸즈온 머신러닝] 퍼셉트론(Perceptron)

인공 신경망은 수많은 머신 러닝 방법 중 하나이다.전통적인 머신 러닝과 딥 러닝을 구분해서 딥러닝을 이해하기 위해서는 인공 신경망에 대한 이해가 필요하다.1. 퍼셉트론(Perceptron)프랑크 로젠블라트가 1957년에 제안한 초기 형태의 인공신경망다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘! 신경 세포 뉴런의 동작과 매우 유사하다.아래는 신경 세포 뉴런이다.가지돌기에서 신호를 받아들이고, 역치 이상의 크기를 가지게 되면 축삭돌기를 통해서 신호를 전달한다.아래는 퍼셉트론 그림이다.신경 세포 뉴런의 입력 신호와 출력신호가 퍼셉트론에서는 각각 입력값과 출력에 해당된다.그림에서 x 는 입력값을 의미하며, w 는 가중치, y는 출력값이다. 그림 안의 원은 인공 뉴런에 해당한다.축삭돌기의 역할을 퍼셉트론에..

ML 2024.06.05

[핸즈온 머신러닝] 결정트리(Decision Tree)

🤔 결정트리란?분류와 회귀 문제에 널리 사용하는 모델다중출력도 작업 가능결정에 다다르기 위해 예/아니오 질문을 이어 나가면서 학습Hands On Machine Learning 실습6.1 결정 트리 학습과 시각화어떻게 예측을 하는지 살펴보는 것을 목적으로 한다.붓꽃 데이터셋에 DecisionTreeCrlassifier을 훈련시키는 코드다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifieriris = load_iris()X = iris.data[:, 2:] # 꽃잎의 길이와 너비y = iris.targettree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2)tree_clf..

ML 2024.06.05