스터디노트 (Cost Function)
📌 Cost Function은 최소화 할 수 있는 것이 좋다. 📌 코드로 한 번 구해보자! import numpy as np a = np.poly1d([1, 1]) b = np.poly1d([1, -1]) a,b >>>> (poly1d([1, 1]), poly1d([ 1, -1])) # (x+1) * (x-1) = x^2 -1 a*b >>>> poly1d([ 1, 0, -1]) # x^2의 계수 -> 1 / x의 계수 -> 0 / 상수항 -> -1 np.poly1d([2, -1])**2 + np.poly1d([3, -5])**2 + np.poly1d([5, -6])**2 >>>> poly1d([ 38, -94, 62]) import sympy as sym theta = sym.Symbol('th') di..
스터디노트 (Regression)
📌 학습의 종류 🔻지도 학습에는 분류와 회귀가 있다 🔻비지도 학습의 종류 📌 선형 회귀에 대해서 알아보자 🔻OLS - Ordinary Linear Least Square의 기본 개념 정리 - 🔻OLS 실습하기 (Code로 쉽게 할 수 있다!) import pandas as pd data = {'x':[1,2,3,4,5], 'y':[1,3,4,6,5]} df = pd.DataFrame(data) df import statsmodels.formula.api as smf lm_model = smf.ols(formula='y ~ x', data=df).fit() # y=ax+b >>> Intercept 0.5 x 1.1 dtype: float64 🔻lmplot 사용하여 직선을 그려보자 import matplot..
스터디노트 (ML_Math function)
📌다항함수와 평행이동 그래프 그려보기 - 다항함수? f(x) = ax^y + b # 평행이동 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3, 2, 100) y1 = 3 * x ** 2 + 2 y2 = 3 * (x+1) ** 2 + 2 plt.figure(figsize=(12, 8)); plt.plot(x, y1, ls='dashed', label='$y=3x^2+2$') plt.plot(x, y2, label='$y=3(x+1)^2+2$') plt.legend(fontsize=15) plt.grid() plt.xlabel('$x$', fontsize=25) plt.ylabel('$y$', fontsize=25) plt.show..
