반응형 programming/AI32 머신러닝 독립변수 종속변수 원인과 결과의 상관관계 머신 러닝에는 독립변수와 종속변수라는 개념이 존재한다. 독립변수는 원인, 종속변수는 결과에 해당한다. 결과는 원인이란 사건에 영향을 받기 때문에 변하는 값들은 종속된다. 이들은 원인과 결과의 인과관계에 따라 값을 파악하고 이런 인과관계들이 수치적으로 관련있는 것들의 상관관계로 나타낼 수 있다. 인과관계 인과관계는 원인과 결과의 관계이며, 원인에 대한 어떤 사건에 대해 결과로써 발생한 일의 관계를 뜻한다. 다시 말해 어떤 사건이 발생하고 이것으로 어떤 사건이 발생했을 경우 이 둘의 관계가 원인과 결과로써의 관계가 맺어진다. 인과관계 뜻은 원인과 결과를 의미한다. 상관관계 수치적으로 어떤 값들을 표시했을 때 어떤 값이 변화를 하면 다른 어떤 값도 변화를 하게 된다. 이것을 수학적인 의미로 표현하면 두 수에서.. 2021. 8. 18. 비주얼 스튜디오 코드에 텐서플로우 설치하기 install tensorflow visual studio code 비주얼 스튜디오 코드를 이용하면 편하게 작업할 수 있는 것들이 많다. 텐서플로우도 마찬가지 공식문서에도 비주얼 스튜디오 코드로 작성하는 지원문서가 많다. 파이참으로 하려고 했지만 쉽지 않기에 다시금 비주얼 스튜디오 코드를 사용하는 것도 있다. 편한 것이 좋다. 텐서플로우 설치하기 Install TensorFlow Visual Studio code 텐스플로우를 설치하기 위한 기본적인 명령어는 pip install tensorflow 이다. 텐서플로우를 설치하기 위해 cmd 혹은 도스 커맨드창에 명령어를 입력하면 에러가 발생한다. 비주얼 스튜디오 코드가 편한것이 별도의 커맨창을 지원하여 그곳에서 명령어를 실행하면 설치가 된다. 텐서플로우 설치 전 주의사항 윈도우 사용자를 기준으로 작성해 본다. 에러가 발생했.. 2021. 8. 15. 머신러닝 선형 회귀 분석 Machine Learning Linear Regression 머신러닝에서 선형 회귀 분석은 데이터의 관계를 선으로 표현하여 연관관계를 알 수 있다. 이 연관관계를 알면 미래의 어떤 사건에 대해 데이터적으로 예측이 가능하다. 산점도인 Scatter Plot 와 연관이 있고, 확률과 통계의 부분이기에 개념은 알아두도록 하자. 선형 회귀 분석 Linear Regression 선형회귀는 두 가지 이상의 구분되어 여기저기 분포되어 있는 데이터들의 상관관계를 선으로서 보여준다. 산점도와 연관이 있으며, 산점도에서 점으로써 데이터의 분포를 표시했다면 선형 회귀는 선으로써 데이터의 평균 가치와 연관관계를 알 수 있다. 선으로써 표시하기 때문에 향후 미래에 내재된 결과가 어떻게 될지 예상이 가능할 수 있다. 산점도 Scatter Plot 는 아래의 내용을 참고하자 ▶ 머신러닝 산.. 2021. 8. 15. 머신러닝 산점도 두 가지 이상 데이터의 상관관계를 점으로 표현 Machine Learning Scatter Plot 산점도는 좌표평면에 흝어진 값들을 점으로 표시한 것이다. 이 점으로 표현된 값들이 두 가지 이상의 데이터에 대한 상관관계를 알 수 있다. 산점도가 왜 필요할까? 몸무게와 키의 관계, 거리와 도착시간의 관계, 연봉과 세금의 관계 등 다양하다. 또한 두 데이터의 상관관계에 따른 평균값을 구할 수 있다. 산점도 Scatter Plot 머신러닝에 산점도가 무슨 상관일까 싶겠지만, 산점도 또한 확률과 통계의 부분이다. 머신러닝에 유리하고 좀 더 정확한 값을 찾으려면 많은 데이터가 필요하다. 그렇기에 빅데이터에도 관계가 있다. 평균치에 가까운 값으로 갈수록 정확도가 높아질 수 있다. 이런 여러가지 많은 데이터의 상관관계를 찾고 평균을 구하여 어떤 결과를 도출하기 위해 필요한 것이 산점도 Scatter Plot 이다.. 2021. 8. 14. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음 반응형
