파이썬18 (P)제21강(01) 파이썬으로 하는 회귀분석 - from scipy import stats R에서 하던 회귀분석을 파이썬으로 해 본 것입니다. from scipy import stats # R에서 library(stats) 와 같이 라이브러리 scipy에서 stats 모듈을 로딩 wei = [65,66,69,67,68,72] # R에서 벡터 wei 2020. 11. 24. (p3)제04강_01 파이썬으로 해 보는 의사결정나무 import numpy as np from sklearn import datasets # iris 데이터를 불러오기 from sklearn import tree # 의사결정나무 모듈 from sklearn.model_selection import train_test_split # 훈련데이터와 테스트 데이터 분류할 때 필요 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 표준화할 때 필요 iris = datasets.load_iris() # iris 데이터 로딩 X = iris.data y = iris.target model_tree = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3, random_st.. 2020. 11. 10. (P)제29강(01)_시계열분석 실습: 파이썬 R과 SAS에서 실행한 시계열분석 실습을 이번에는 Python 으로 해 봅니다. 계속 보완해 나갈 계획입니다 ^^^ 그냥 단순한 60개의 데이터입니다. 향후 10개의 데이터를 예측해 보기로 합니다. 644 546 515 506 468 729 719 626 677 679 654 630 662 539 419 592 376 390 292 340 457 254 368 376 254 85 198 212 262 368 554 538 478 623 522 404 360 619 524 562 438 327 311 466 423 515 367 340 279 264 411 409 436 468 409 275 265 301 423 405 384 557 474 519 459 504 349 312 303 423 384 425 .. 2020. 10. 29. 4일째 4.1 각 층의 신호 전달 구현 & 델타 규칙 신경망의 지도 학습 1. 신경망의 가중치 wi를 적당한(?) 값으로 초기화 설정 2. 입력값과 출력값 yj을 입력 3. 입력값과 가중치를 이용하여 계산(곱하여 합하기) dj 값을 구함 4. 계산된 값 dj와 출력값 yj의 오차 ej를 계산 ei = di - yi 5. 이 오차가 최소가 되도록 신경망의 가중치 wj를 조절 $$\bigtriangleup w_{ij} = \alpha e_i x_j$$ 6. 전체 데이터에 대하여 2~5 단계를 반복합니다. 가중치 조정 규칙? 두 노드 간의 가중치는 입력 노드의 값 xj와 오차 ej에 비례하여 조정한다... 가중치 Wij 는 노드 j에서 노드 i로 들어가는 가중치 입니다... 매우 주의 $$w_{ij}\leftarrow w_{ij} + \alpha e_i x_j$.. 2020. 8. 18. 첫째날 1.3 아나콘다 시작하기 - 회귀분석 까지(P1) 시작 - Jupyter Notebook(Anaconda3) 을 선택 배경으로 Python이 실행되며 주피터 주화면이 나타납니다. 오른쪽 윗부분에서 [New] - [Python3] 을 클릭 빈 칸에 7+3 을 입력하고 SHift+Enter 결과가 나타나고 빈칸이 생깁니다. 다음 파이썬 명령문을 입력하고 Shift+Enter >>> 7 - 3 >>> 7 * 3 >>> 7 / 3 >>> 7 ** 2 >>> pow(7,2) >>> abs(-7.15) >>> round(7.15) 이제는 프로그램을 입력하고 Shift + Enter >>> x = [1,2,3,4,5] >>> sum(x) >>> min(x) >>> max(x) [Ctrl + Enter] (쉘을 실행하는 명령) [Shift + Enter] : 셀을 실.. 2020. 7. 18. R과 PYthon 프로그램 비교(1) R을 공부하면서 사람들이 '파이썬' '파이썬' 하길래 '파이썬'을 공부한 적이 있습니다. 파이썬 유료강의를 들어보기도 하고... R도 유료강의를 들어 보았고. 처음 파이썬 사용할 때 파이썬을 쉽다고 하여 알기 쉬운 초보 파이썬 책을 구입하여 보기 시작했습니다. 조금만 시간을 내어서 일주일 정도 보니까 파이썬이 어떤 것이라는 것을 이해하게 되었습니다. 근데... 그래서... 그리고 파이썬이 이 정도는 아닐텐데... 다시 큰 맘 먹고 유료(오프라인) 강의를 신청했습니다. 우와, 이런 게 파이썬이구나. 파이썬 초보 책으로 전혀 알 수 없었던 파이썬의 다른 세계, 실력 좋은 젊은 강사에게서 많은 것을 배웠습니다. 심지어는 웹크롤링을 하는 것까지. 그런데 당시에는 한창 R에 몰두하고 있었기에, 배웠던 파이썬이 가.. 2020. 6. 29. 이전 1 2 3 다음
