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multiclass2

20. 뇌신경망을 이용한 머신러닝 예제 (Neural Networks) 이제 Neural Networks에 대해서 실제 예제들을 살펴보며 알아보겠습니다.여기서는 어떻게 NNs가 복잡한 non-linear hypothesis를 처리할 수 있는지에 대해서 볼 수 있습니다. 아래 그림의 오른쪽과 같은 binary형태의 dataset이 있을때 뼈다귀 모양의 곡선으로 Decision Boundary를 정의할 수 있을 겁니다. 이것을 조금 심플하게 왼쪽과 같이 표현을 한다고 하면 x1과 x2의 XOR/XNOR의 결과로 표현을 할 수 있습니다. 역시 binary의 input data에 대해서 AND 연산에 대하여 예제를 보겠습니다.x1, x2의 input data와 x0의 bias unit을 포함하여 생각합니다. 이때 각각의 weight를 -20, 30, 30으로 주어졌다고 합시다. 이.. 2016. 7. 21.
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.