확률적 경사 하강법
#확률적 경사 하강법 #조금씩 데이터를 훈련시킬 때 사용 #손실 함수 #머신러닝 알고리즘이 얼마나 엉터리인지를 측정하는 기준. 값이 작을수록 좋음. #최소의 손실 함수 값을 찾기위해 확률적 경사 하강법을 사용. #로지스틱 손실 함수 #하강 경사법은 연속적이야 하기 때문에 로지스틱 회귀 모델 확률을 사용 #로그 함수로 연속적임을 나타내는데, 예측확률은 0~1 사이이고 여기서는 로그 값이 음수이므로 -log로 계산한다. import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import SGDClass..
머신러닝/혼자공부하는머신러닝
2022. 9. 6. 17:31
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- CAN-FD
- 논문 잘 쓰는법
- AVB
- many-to-many
- json2html
- one-to-many
- 머신러닝
- 딥러닝
- 회귀
- AE
- many-to-one
- 차량 네트워크
- HTML
- PCA
- automotive
- automotive ethernet
- 로지스틱회귀
- Python
- problem statement
- porks
- 이상탐지
- 케라스
- SOME/IP
- cuckoo
- 단순선형회귀
- SVM
- AVTP
- 차량용 이더넷
- 크로스 엔트로피
- Ethernet
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함