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STUDY/인공지능

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[ML 책] 차원 축소, 차원의 저주 머신러닝에 필요한 기초적인 수학 공부를 하기 위해 "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 이라는 책을 읽고 블로그에 요약해보고자 합니다. 오직 제 개인적인 공부 공간으로 사용할 목적으로 포스팅을 할 예정이니 자세한 내용이 궁금하신 분들은 아래 표지 책을 구매하여 공부하시길 바랍니다. 이전 포스팅 >>>>> [STUDY/인공지능] - [ML 책] 특이값 분해 [ML 책] 특이값 분해 머신러닝에 필요한 기초적인 수학 공부를 하기 위해 "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 이라는 책을 읽고 블로그에 요약해보고자 합니다. 오직 제 개인적인 공부 공간으로 사 chaeso-coding.tistory.com [차원 축소] 노이즈 noise : data의 중요하지 않은 부분으로 데..
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[ML 책] 고유값, 고유벡터, 고유값분해 머신러닝에 필요한 기초적인 수학 공부를 하기 위해 "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 이라는 책을 읽고 블로그에 요약해보고자 합니다. 오직 제 개인적인 공부 공간으로 사용할 목적으로 포스팅을 할 예정이니 자세한 내용이 궁금하신 분들은 아래 표지 책을 구매하여 공부하시길 바랍니다. 이전 포스팅 >>>>> https://chaeso-coding.tistory.com/139 [ML 책] 스칼라, 벡터, 행렬, 텐서, 행렬 곱, 행렬 원소곱, 행렬식, 역행렬 머신러닝에 필요한 기초적인 수학 공부를 하기 위해 "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 이라는 책을 읽고 블로그에 요약해보고자 합니다. 오직 제 개인적인 공부 공간으로 사 chaeso-coding.tistory.co..
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[ML 책] 지도 학습과 비지도 학습의 목적과 차이, 파라미터와 하이퍼 파라미터의 차이 머신러닝에 필요한 기초적인 수학 공부를 하기 위해 "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 이라는 책을 읽고 블로그에 요약해보고자 합니다. 오직 제 개인적인 공부 공간으로 사용할 목적으로 포스팅을 할 예정이니 자세한 내용이 궁금하신 분들은 아래 표지 책을 구매하여 공부하시길 바랍니다. 이전 포스팅 >>>>> [STUDY/머신러닝\딥러닝] - [ML책] 엔트로피, 크로스 엔트로피, KL Divergence, Negative log Likelihood [ML책] 엔트로피, 크로스 엔트로피, KL Divergence, Negative log Likelihood 머신러닝에 필요한 기초적인 수학 공부를 하기 위해 "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 이라는 책을 읽고 블로그에 ..
[ML 책] 엔트로피, 크로스 엔트로피, KL Divergence, Negative log Likelihood 머신러닝에 필요한 기초적인 수학 공부를 하기 위해 "선형대수와 통계학으로 배우는 머신러닝 with 파이썬" 이라는 책을 읽고 블로그에 요약해보고자 합니다. 오직 제 개인적인 공부 공간으로 사용할 목적으로 포스팅을 할 예정이니 자세한 내용이 궁금하신 분들은 아래 표지 책을 구매하여 공부하시길 바랍니다. 이전 포스팅 >>>>> [STUDY/머신러닝\딥러닝] - [ML책] 머신러닝이란? [ML책] 머신러닝이란? 요즘들어 머신러닝/딥러닝 공부를 하면서 수학적 지식이 정말 필수적이구나라는 생각이 많이 듭니다. 물론 수학적인 지식없이도 머신러닝과 딥러닝을 쉽게 접할 수 있습니다. 하지만, 저와같이 chaeso-coding.tistory.com [엔트로피 Entropy] 확률의 불확실성 정도 측정. 하나의 분포를 대..
까먹지 않기 위한 파이토치 공부 내용 정리3 * View(Reshape) 원하는 shape으로 바꿀 수 있음 '''View(Reshape)''' t = np.array([[[0, 1, 2], [3, 4, 5]], [[6, 7, 8], [9, 10, 11]]]) ft = torch.FloatTensor(t) print(ft.shape) # torch.Size([2, 2, 3]) print(ft.view([-1, 3])) # -1 부분은 건너뛰고, 두 번째 차원이 3이 되게 만들어라 print(ft.view([-1, 3]).shape) # tensor([[0., 1., 2.], # [3., 4., 5.], # [6., 7., 8.], # [9., 10., 11.]]) # torch.Size([4, 3]) print(ft.view([-1, 1, 3]))..
까먹지 않기 위한 파이토치 공부 내용 정리2 * Broadcasting 행렬의 크기가 다르더라도 연산을 위해 자동으로 크기를 맞춰 주는 기능. 편리하나, Naive하게 크기가 맞춰지므로 주의해서 사용해야 함. '''Broadcasting''' # Same shape m1 = torch.FloatTensor([[3, 3]]) m2 = torch.FloatTensor([[2, 2]]) print(m1 + m2) # tensor([[5, 5]]) # Vector + scalar m1 = torch.FloatTensor([[1, 2]]) m2 = torch.FloatTensor([3]) # 변형 된다. 3 -> [[3, 3]] print(m1, m2) # tensor([[4., 5.]]) # 2X1 Vector + 1X2 Vector m1 = torch...

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