코드잇 머신러닝

✔머신러닝 기본기 머신 러닝이란? 선형대수학 필요한 만큼만 배우기 미분 필요한 만큼만 배우기 ✔기본 지도 학습 알고리즘들 선형 회귀(Linear Regression) 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) 다항 회귀(Polynomial Re

함수 함수는 하나의 인풋에 대해서 하나의 아웃풋만 가집니다. input 변수가 2개 이상이면 다변수 함수라 합니다. 그래프 평균 변화율 순간 변화율 미분 미분 노트 가장 가파른 방향(2차원) 가장 가파른 방향(2차원) 노트 극소점, 극대점 극소점, 극대점 노트 고차원

일차식과 일차 함수 선형대수학은 일차식(가장 높은 차수가 1인 다항식)이나 일차 함수를 공부하는 학문입니다.. 일차 함수 표기법 행렬과 벡터 numpy로 행렬 사용하기 행렬 연산 I(덧셈, 스칼라곱) 행렬 연산 II(두 행렬의 곱) numpy로 행렬 연산하기

선형 회귀 집의 크기로 집의 값을 예측하는 경우를 생각해봅시다. 선형 회귀는 데이터에 가장 적절한 하나의 선을 찾아냅니다. 이 선을 최적선이라 합니다. 이 선을 통해 새로운 집의 크기에 대한 집의 값을 예측할 수 있습니다. 선형 회귀 용어 선형회귀는 지도학습, 비

다중 선형 회귀 우리는 앞에서 입력 변수가 1개인 경우만 살펴봤습니다. 여러 입력변수로 하는 선형 회귀를 다중 선형 회귀라 합니다. 다중 선형 회귀는 시각적으로 표현하기 힘듭니다. 하지만 시각화만 못할 뿐이지 기본 개념은 이전과 같습니다. 다중 선형 회귀 표현법

다항 회귀 단일 속성 다항 회귀 다중 다항 회귀 다항 회귀의 힘 scikit-learn으로 다항 회귀 문제 만들기 scikit-learn으로 다항 회귀 하기 다항 회귀로 당뇨병 예측하기 I: 문제 만들기 다항 회귀로 당뇨병 예측하기 II: 모델 학습하기