꿈꾸는공학도

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https://eglife.tistory.com/45 2. Linear Regression https://eglife.tistory.com/44 1. Introduction to supervised learning 머신러닝 공부의 시작은 지도학습으로 한다. 혼자 공부한 내용을 한 데 모아 두고 두고 곱씹어보려고 개인 노트를 요렇게 공유해본다. 글씨 eglife.tistory.com 기초적이지만 너무나 중요해서 다루는 선형회귀 Linear Regression, 그 두 번째 시간 선형회귀에서 Maximum Likelihood Estimate을 쓰는데, Beta가 close form이 아니라 답을 구하기 어려운 상황에서 어떻게 해야하는 지에 대한 의문과 함께 시작한다. 검증 검증 검증 또 검증!! Cross ..

https://eglife.tistory.com/44 1. Introduction to supervised learning 머신러닝 공부의 시작은 지도학습으로 한다. 혼자 공부한 내용을 한 데 모아 두고 두고 곱씹어보려고 개인 노트를 요렇게 공유해본다. 글씨가 엉망이긴해도.. 뭐 어차피 나는 알아볼 수 있으니 eglife.tistory.com 제일 기초적이면서도 중요한 Linear Regression, 선형회귀에 대한 내용이다. ㅇㅇ 저렇게 증명해도 틀린 것은 아닐 것이다. 용량이 좀만 넘어가도 파일첨부는 안 되는구만.. 그냥 노트 스크린샷보면서 복습해야겠다.

머신러닝 공부의 시작은 지도학습으로 한다. 혼자 공부한 내용을 한 데 모아 두고 두고 곱씹어보려고 개인 노트를 요렇게 공유해본다. 글씨가 엉망이긴해도.. 뭐 어차피 나는 알아볼 수 있으니까 ㅎㅎ;; 세상이 많이 변했다. 라떼는 진짜 공책이랑 필통 들고 다녔는데, 요즈음은 요렇게 테블릿으로도 간편하게 필기를 할 수도 있고.. 격세지감이구만

1. Numpy로 array 만들기 일단 import numpy 때리고 import numpy as np np.array([1,2,3]) np.array([[1,2],[3,4]]) array([[1, 2], [3, 4]]) np.array([1,2,3,4]).reshape((2,2)) array([[1, 2], [3, 4]]) Numpy 인덱싱 / 슬라이싱 array.ndim = 차원의 수 array.shape = 모양 array.sum() / std() / var() 등등 numpy array 공식 많다. # array.dtype 데이터타입 # 그 외 다양한 함수 # In[ ]: nums = np.array([1,2,2,3]) nums # In[ ]: set(nums) # 집합 = 중복을 허용하지 않는..