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AND연산2

[DL] 퍼셉트론(perceptron) - '맥컬록-피트 뉴런(MCP)' 1943년 워랜 맥컬록 & 윌터 피츠 : AI를 설계하기 위해, 생물학적 뇌가 동작하는 방식을 이해하려는 시도 → 간소화된 뇌의 뉴런 개념 발표 신경세포를 이진 출력을 내는 간단한 논리 회로로 표현 - Perceptron 1957년 프랭크 로젠 블렛 : MCP 뉴런 모델을 기반으로 퍼셉트론 학습 개념을 처음 발표 자동으로 최적의 가중치를 학습하는 알고리즘 제안 가중치는 뉴런의 출력 신호를 낼지 말지를 결정하기 위해 입력 특성에 곱하는 계수 입력을 받아 계산한 후 출력을 반환하는 구조 활성화함수 : 뉴런의 출력 값을 정하는 함수 뉴런에서 학습할 때 변하는 것은 가중치 가중치는 처음에 초기화를 통해 무작위 값을 넣고 학습과정에서 일정한 값으로 수렴 학습이 잘 된다는 것은 좋.. 2021. 5. 13.
[ML] KNN 알고리즘 - AND, XOR 연산 - scikit-learn 파이썬에서 쉽게 사용할 수 있는 머신러닝 프레임 워크, 라이브러리 회귀, 분류, 군집, 차원축소, 특성공학, 전처리, 교차검증, 파이프라인 등 머신러닝에 필요한 기능을 갖춤 학습을 위한 샘플 데이터 제공 - KNN(K-Nearest Neighbors, k-최근접 이웃 알고리즘) 새로운 데이터 포인트와 가장 가까운 훈련 데이터셋의 데이터 포인트를 찾아 예측 이웃이 적을 수록 모델의 복잡도 상승 → 과대적합 이웃이 전체 데이터의 개수와 같아지면 항상 가장 많은 클래스로 예측 → 과소적합 k값에 따라 가까운 이웃의 수가 결정 분류와 회귀에 모두 사용 가능(지도학습) 결정경계(Decision Boundary) : 클래스 분류하는 경계 데이터 포인트(sample) 사이 거리 값 측정 방.. 2021. 4. 29.
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