Activation Function (활성화 함수)Activation Function(활성화 함수)란? 신경망에서 각 Node & Neuron에서 Input Signal(입력신호)의 총합을 Output Signal(출력 신호)로 변환하는 함수입니다.또한 Nerual Network(신경망)의 Non-Linear 문제를 해결하게 해줍니다.비선형 문제: 입력, 출력 변수간의 관계가 선형이 아닌 문제를 의미합니다. 입력 변수가 작은 변화가 출력에 비례하지 않거나, 예측하기 어려운 변화를 일으키는 경우에 해당Activation Function(활성화 함수)는 임계값을 기준으로 출력이 봐뀝니다, 이런 함수를 Step Function(계산 함수)라고 합니다.그래서 Perceptron(퍼셉트론)에서 Activation..
이번에는 Neural Network, 신경망에 데하여 알아보겠습니다. Neural Network(신경망)은 인공지능, 머신러닝에서 사용되는 컴퓨팅 시스템의 방법중 하나입니다. 인간 또는 동물의 뇌에 있는 생물학적 신경망에서 영감을 받아 설계되었습니다. 생물학적 뉴런이 서로간의 신호를 보내는 방식을 모방합니다. Perceptron (퍼셉트론)과 Neural Network(신경망) Perceptron(퍼셉트론)과 Neural Network(신경망)은 공통점이 많습니다. 그래서 다른점을 중점으로 보면서 설명해보겠습니다. 신겸망를 그림으로 나타내면 위의 그림처럼 나옵니다. 맨 왼쪽은 Input Layer(입력층), 중간층은 Hidden layer(은닉층), 오른쪽은 Output Layer(출력층)이라고 합니다...
로지스틱 회귀럭키백의 확률K-최근접 이웃 알고리즘은 주변 이웃을 찾아주니까 이웃의 클래스 비율을 확률이라고 출력하면 될수 있다고 생각합니다.보면 샘플 X 주위에 가장 가까운 이웃 샘플 10개를 표시했습니다. 삼각형이 5개, 사각형이 3개, 원 2개가 있습니다.이웃한 샘플의 클래스를 확률로 삼는다면 샘플 X가 사각형이 확률은 30%, 삼각형일 확률은 50%, 원인 확률은 20%입니다.Scikit-learn의 K-최근접 이웃 분류기도 이와 동일한 방식으로 Class 확률을 계산하여 제공합니다. 한번 데이터를 불러와서 해보겠습니다.데이터 준비import pandas as pdfish = pd.read_csv('https://bit.ly/fish_csv_data')fish.head()# Species(7개의 생..
