Aiffel/Fundamental31 생성자 __init__ Many classes like to create objects with instances customized to a specific initial state. Therefore a class may define a special method named __init__() def __init__(self): self.data = [] __init__ 메서드 안에 인자를 전달함으로써 인스턴스 객체의 속성을 초기화 __init__ 메서드 안에 정의된 속성(변수)은 클래스를 인스턴스화할 때 값을 설정할 수 있습니다. 이를 인스턴스 객체의 초기화 (initializing instance) 라고 히고, __init__함수는 생성자(constructor)라고 합니다. __init__ 역시 def 키워드로 정의 2022. 1. 10. 객체 지향 프로그래밍 객체 지향 프로그래밍(OOP : Object Oriented Programming) 컴퓨터 프로그램을 명령어의 목록으로 보는 시각에서 벗어나 여러 개의 독립된 단위인 객체들의 모임으로 파악 각각의 객체는 메시지를 주고 받고, 데이터를 처리 프로그램을 유연하고 변경이 쉽게 만들기 때문에 대규모 소프트웨어 개발에 많이 사용 개발과 보수가 간편하며, 직관적인 코드분석이 가능 지나친 프로그램의 객체화 경향은 실제 세계의 모습을 그대로 반영하지 못함 참고문헌 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B0%9D%EC%B2%B4_%EC%A7%80%ED%96%A5_%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D 2022. 1. 10. Logistic Regression 가장 널리 알려진 선형 분류 알고리즘. 소프트맥스(softmas) 함수를 사용한 다중 클래스 분류 알고리즘이며, 다중 클래스 분류를 위한 로지스틱 회귀를 소프트맥스 회귀(Softmax Regression)라고도 합니다. 이름은 회귀지만, 실제로는 분류를 수행합니다. Softmax 입력받은 값을 출력으로 0~1사이의 값으로 모두 정규화하며 출력 값들의 총합은 항상 1이 되는 특성을 가진 함수 분류하고 싶은 클래수의 수 만큼 출력으로 구성한다. 가장 큰 출력 값을 부여받은 클래스가 확률이 가장 높은 것으로 이용된다. 참고문헌 https://velog.io/@guide333/GD-P2-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%A0%95%EB%A.. 2022. 1. 6. Stochastic Gradient Descent SGD (Stochastic Gradient Descent)이란? batch size가 1인 경사하강법 알고리즘 입니다. 즉, 확률적 경사하강법은 데이터 세트에서 무작위로 균일하게 선택한 하나의 예를 의존하여 각 단계의 예측 경사를 계산합니다. batch size : 경사하강법에서 배치는 단일 반복에서 기울기를 계산하는 데 사용하는 예(data)의 총 개수 데이터 세트에서 data를 무작위로 선택하면 (노이즈는 있겠지만) 훨씬 적은 데이터 세트로 중요한 평균값을 추정할 수 있습니다. 확률적 경사하강법(SGD)은 이 아이디어를 더욱 확장한 것으로서, 반복당 하나의 data만을 사용합니다. '확률적(Stochastic)'이라는 용어는 각 배치를 포함하는 하나의 data가 무작위로 선택된다는 것을 의미합니다... 2022. 1. 6. RandomForest Random Forest는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다. Random Forest 진행 과정 훈련 단계 훈련 단계에서는 종단 노드에 대한 매개변수와 내부 노드와 관련된 노드 분할 함수(split function)의 매개변수를 최적화하는 작업이 진행된다. 데이터 포인트의 훈련 집합 및 실제 데이터 레이블(ground truth label)이 주어졌을 때, 트리의 매개변수는 정의한 목적 함수를 최소화 하도록 선택된다. 트리의 성장을 언제 멈출지 결정하기 위해 미리 정의된 여러가지 멈춤 조건이 적용된다. T개의 트리로 구성된 하나의 포레스트의 경우, 일반적으로 훈련 .. 2022. 1. 6. Pandas로 그래프 그리기 pandas.plot 메서드 인자 label : 그래프의 범례 이름 ax : 그래프를 그릴 matplotllib의 서브플롯 객체 style : matplotllib에 전달할 'ko--'같은 스타일의 문자열 alpha : 투명도 (0 ~ 1) kind : 그래프의 종류 : line, bar, barh, kde logy : Y축에 대한 로그 스케일 use_index : 객체에 색인을 눈금 이름으로 사용할 지의 여부 rot : 눈금 이름을 로테이션(0~360) xticks, yticks : x축, y축으로 사용할 값 xlin, ylin : x축, y축 한계 grid : 축의 그리드 표시 여부 Pandas의 data가 DataFrame 일 때 plot 메서드 인자 subplots : 각 DataFrame의 칼럼.. 2022. 1. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
