반응형 퍼셉트론2 퍼셉트론 학습 알고리즘 구현 객체 지향 퍼셉트론 API 객체 지향 방식을 사용한 퍼셉트론 인터페이스를 가진 파이썬 클래스를 만들어보자! perceptron 객체를 초기화한 후 fit 메서드로 데이터에서 학습하고 별도의 predict 메서드 로 예측을 만든다. rgen은 넘파이 난수 생성기로 사용자가 지정한 랜덤 시드로 이전과 동일한 결과를 얻을수 있다고 한다. 가중치가 0으로 초기화 되어 있다면 학습률 파라미터 eta는 가중치 벡터의 방향이 아니라 크기에만 영향을 미친다. fit 메서드는 가중치를 초기화한 후 훈련 세트에 있는 모든 개개의 샘플을 반복 순회하면서 이전절에서 설명한 퍼셉트론 학습규칙에 따라 가중치를 업데이트 한다. a.dot(b)나 np.dot(a,b)처럼 넘파이를 사용하여 배열 a,b 사이의 백터 점곱을 대신 파이썬.. 2021. 6. 3. 간단한 분류/ 알고리즘 훈련! 목차 머신러닝 알고리즘 직관적 이해 pandas, numpy, matplotlib으로 읽기, 처리, 시각화 python으로 선형 분류 알고리즘 구현 인공뉴런 - 초기 머닝러신 신경세포의 방식을 모방하여 이진 출력을 내는 논리 회로로 구성하는게 머신러닝의 초기 단계라고 할수 있다. 인공 뉴런의 수학적 정의 퍼셉트론 학습 규칙 퍼셉트론의 모델은 환원주의(복잡하고 추상적인 개념을 더 단순한 요소로 정의 할 수 있다.)의 접근 법이라고 한다. 즉, 출력을 내거나 내지 않는 두가지(0,1)경우만 있다. 학습규칙은 다음과 같다. 1. 가중치를 0또는 랜덤한 작은 값으로 초기화 한다. 2. 각 훈련 샘플 x(i)에서 다음 작업을 한다.(i는 i번째 훈련샘플) a. 출력값 y(i)를 계산한다. b. 가중치를 업데이트 .. 2021. 5. 29. 이전 1 다음 반응형
