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tensorflow에서 random seed 설정 이전 글에서 random seed를 설정했음에도 불구하고, 실행할 때마다 결과가 동일하지 않은 경우가 있었습니다. 2020/11/13 - [ML & DL/tensorflow] - Logistic Regression with 1 hidden layer(planar data classification) Logistic Regression with 1 hidden layer(planar data classification) 이번 글에서는 coursera deep learning 3주차 과제였던 planar data classification을 tensorflow를 사용해서 구현해보도록 하겠습니다. 2020/09/25 - [Coursera 강의/Deep Learning] - [실습] Planar data cla.. 2020. 11. 14.
Logistic Regression with 1 hidden layer(planar data classification) 이번 글에서는 coursera deep learning 3주차 과제였던 planar data classification을 tensorflow를 사용해서 구현해보도록 하겠습니다. 2020/09/25 - [Coursera 강의/Deep Learning] - [실습] Planar data classification with a hidden layer [실습] Planar data classification with a hidden layer 해당 내용은 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 첫 번째 강의 Neural Networks and Deep Learning를 듣고 정리한 내용입니다. (Week 3) 3주차에서는 Planar data 분류기를 구현하는데.. 2020. 11. 13.
Logistic Regression 예제(iris classification) (Tensorflow v2.1.0) 이번 게시글에서는 머신러닝 입문에서 자주 사용되는 sklearn.dataset에 있는 iris dataset을 사용해서 붓꽃을 분류해보도록 하겠습니다. 먼저 필요한 package들을 import를 하고 시작해보도록 하겠습니다. import sklearn.datasets import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 1. Dataset 준비 iris dataset은 sklearn에서 제공하는 데이터를 사용할 것입니다. 아래처럼 iris 데이터를 읽어오고, pandas DataFrame를 생성해서, 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 살펴봅니다. iris.. 2020. 11. 13.
Linear Regression 간단한 예제 * Tensorflow 2 기준으로 작성됨 이번 글에서는 아주 간단한 선형회귀 문제를 tensorflow로 어떻게 구현할 수 있는지 알아보겠습니다. 필요한 package들을 import해주고, numpy를 사용해 X, Y data를 생성해줍니다. import tensorflow as tf import numpy as np X = np.linspace(2, 10, num=50) Y = np.random.rand(50)*10 + 2 Y.sort() print('X = ', X) print('Y = ', Y) X, Y에 각각 50개의 값을 생성해주었으며, 아래와 같이 나타납니다. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(X, Y, 'ro') 이제 선형회귀에 사용할 weight와.. 2020. 11. 10.
TensorFlow 기본 동작 및 사용법 - TensorFlow 2 기준 작성 tensorflow 공식 홈페이지를 참조하였습니다. www.tensorflow.org/?hl=ko TensorFlow 모두를 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 TensorFlow의 유연한 환경입니다. www.tensorflow.org 1. TensorFlow TensorFlow는 tensor라는 수학적 개념의 배열을 사용해서 계산하고 실행하는 프레임워크라고 할 수 있습니다. 텐서(tensor)는 벡터와 행렬을 일반화해서 나타내는 것이고, 고차원으로 확장이 가능합니다. TensorFlow 프로그램을 작성할 때, 기본적으로 tf.Tensor 객체를 조작하고 전달해서 연산을 수행하게 됩니다. tf.Tensor는.. 2020. 11. 10.
Seaborn tutorial (2-3) : displot() - ECDF, jointplot(), pairplot() 2020/11/05 - [ML and DL] - Seaborn tutorial (2-1) : displot() - histogram 2020/11/06 - [ML and DL] - Seaborn tutorial (2-2) : displot() - kernel density 이전 글에 이어서, 이번에는 ECDF(Empirical cumulative distribution function)과 displot()의 여러가지 setting 방법에 대해서 간단하게 알아보겠습니다.(jointplot() Empirical cumulative distibutions ECDF는 경험적 누적분포 함수라고 부르고, 서로 다른 표본들의 분포를 비교할 때 많이 사용하고, 각 집단의 백분위를 추정할 수 있습니다. 이전 게시글에서 .. 2020. 11. 9.
Convolutional Neural Networks(CNN) 해당 내용은 Coursera의 딥러닝 특화과정(Deep Learning Specialization)의 네 번째 강의 Convolutional Neural Networks를 듣고 정리한 내용입니다. (Week 1) Learning Objectives Explain the convolution operation Apply two different types of pooling operation Identify the components used in a convolutional neural network (padding, stride, filter, ...) and their purpose Build and train a ConvNet in TensorFlow for a classification probl.. 2020. 11. 8.
Seaborn tutorial (2-2) : displot() - kernel density 이전글 : 2020/11/05 - [ML and DL] - Seaborn tutorial (2-1) : displot() - histogram Seaborn tutorial (2-1) : displot() - histogram * v0.11.0 기준으로 작성되었습니다. 이번에는 seaborn의 데이터 분포 시각화에 대해서 알아보도록 하겠습니다. - Visualizing distributions of data 데이터의 분포를 시각화하기 위한 API는 다양합니다. 이전 junstar92.tistory.com Kernel Density Estimation(KDE) 이전 게시글에 이어서, 데이터 분포 시각화를 위한 API인 displot()에서 kernel density를 나타낼 수 있는 기능에 대해서 알아보도.. 2020. 11. 6.
Seaborn tutorial (2-1) : displot() - histogram * v0.11.0 기준으로 작성되었습니다. 이번에는 seaborn의 데이터 분포 시각화에 대해서 알아보도록 하겠습니다. - Visualizing distributions of data 데이터의 분포를 시각화하기 위한 API는 다양합니다. 이전 게시글에서 언급했듯이 figure-level function과 axes-level function이 있는데, displot()은 figure-level이고, histplot(), kdeplot(), ecdfplot(), rugplot()은 axes-level입니다. relplot()과 마찬가지로, displot() 또한 'kind' 매개변수를 통해서 axes-level function들과 결합해서 그래프를 그리게 됩니다. kind 매개변수를 지정하지 않으면 기본으로.. 2020. 11. 5.
Seaborn tutorial (1-2) : relplot() - line plot 2020/11/04 - [ML and DL] - Seaborn tutorial (1-1) : relplot() - scatter plot 지난 글에 이어서 relplot()에서 line plot을 그리는 기본적인 방법과 여러개의 plot을 한번에 나타내는 방법을 살펴보도록 하겠습니다. 2. line plots 시간과 같은 연속된 값을 가진 변수들에 대해서 시각화가 필요할 때, line plot을 사용하는 것이 편리하며, lineplot()을 사용해서 line plot을 그릴 수 있습니다. scatterplot()과 마찬가지로 relplot()으로 사용가능하며, kind="line"을 사용해서 line plot을 적용할 수 있습니다. 먼저 line plot을 위한 dataset을 생성해보겠습니다. 0초에서.. 2020. 11. 4.
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