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21. 뇌신경망을 이용한 머신러닝 (Neural Networks) Cost & BP 이제 본격적으로 상세한 내용들을 알아보겠습니다. Neural Network for Classification 은 Logistic Regression의 확장판으로 좀더 복잡하고 다양한 결과 값을 도출하기에 좋은 모델입니다. 이제부터는 간단하게 NN이라고 하겠습니다. 여기서는 NN에 대한 특성과 차이점에 대해서 알아봅니다. 아래 그림의 NN 구성도를 보면 총 4개의 Layer로 이루어져 있습니다. 총 Layer의 갯수를 L로 표현하도록 하겠습니다. 즉, 여기서는 L=4가 됩니다. 그리고, 각각의 Layer는 다수의 Units으로 구성이 되어 있습니다. 이 Unit의 갯수를 S로 표현하도록 하겠습니다. Layer 1의 units 갯수가 3개이므로 S1=3이 됩니다. 동일한 방식으로 S2=5, S3=5, S4=.. 2016. 7. 22.
17. 여러개의 결과로 분류하는 방법 (multiclass classification:one vs all) 지금까지는 결과값이 0,1로 두개로 분류되는 것에 대해서 알아보았습니다.이번에는 결과값이 여러개로 분류되는 경우에 대해서 알아보겠습니다. 아래 그림의 예제들과 같이 여러개의 케이스로 분류가 되는 경우가 있을 것입니다. 이메일을 분류하기 위해서 직장에서 온 메일인지, 친구에게 온 메일인지, 가족이나 취미활동에서 온 메일인지를 분류하고자 하는 경우 y 결과값이 1,2,3,4의 4가지로 나타낼 수 있습니다. 또 의사 처방시에 이상없음, 감기정도임, 악성 플루로 의심됨과 같이 3가지 분류가 될 수도 있고요또 날씨에 경우도 맑음, 흐림, 비, 눈으로 분류해서 4가지의 결과값을 가지는 경우도 있을 것입니다. 3가지로 결과가 분류가 되는 케이스에 대해서 생각해봅니다.1번째 결과는 세모로, 2번째 결과는 네모로, 3번.. 2016. 7. 18.
15. Supervised Learning - Classification 표현 지금까지 여러분은 머신러닝 학습 방법중에 하나인 Supervised Learning에서 regression을 처리하는 방법에 대해서 배웠습니다. 실제 구현까지 했으니 마스터 했다고 볼수 있습니다.^^ 이제부터는 Supervised Learning에서 다른 분야인 Classification에 대해서 알아볼 차례입니다. 이제는 2강에서 살짝 다룬것과 같이 결과값을 예측하는 모델이 아니라 데이터를 분류하여 처리하는 모델에 대해서 알아보겠습니다. Classification Classification은 어떤 기준에 의해서 데이터를 처리하고 그 결과로 A 아니면 B 혹은 0 아니면 1로 분류가 되는(판단을 하는) 결과 값을 원할 때 사용되는 모델입니다. 예를 들어, 아래 그림과 같이 이 메일이 스팸인지 아닌지 여부.. 2016. 7. 15.