여름나라겨울이야기

선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis)선형성이라는 기본 가정이 충족된 상태에서 독립변수와 종속변수의 관계를 설명하거나 예측하는 통계방법이다. 독립변수가 하나인 경우를 단순회귀분석, 여러 개인 경우를 중다회귀분석이라고 한다. 즉 회귀분석에서 독립변수에 따라 종속변수의 값이 일정한 패턴으로 변해 가는데, 이러한 변수간의 관계를 나타내는 회귀선이 직선에 가깝게 나타나는 경우를 선형회귀분석이라고 한다. (교육심리학용어사전, 2000. 1. 10., 학지사) 단순 선형 회귀 분석: y = a * x + bx: 독립변수y: 종속변수a: 직선의 기울기 (가중치: weight)b: y 절편 (bies)2 차원에서 점이 하나인 경우 단순 선형 회귀 분석 import matplotlib.pypl..

Numpy두둥. Python 이 집합을 다루는데 있어서 가장 많이 사용되는 라이브러리... 바로 Numpy 다. 이를 이용하면* Python 언어에서 기본으로 지원하지 않는 array (배열) 혹은 matrix (행렬) 의 계산을 쉽게 할 수 있다.* 기계학습에서 많이 사용되는 해석학 및 선형대수학에 관련된 수식들을 Python 위에서 쉽게 프로그래밍 할 수 있다.Numpy 를 이용해 n 차원 집합들에 대해 합집합, 교집합, 차집합 등을 쉽게 얻을 수 있다. 자세한 내용은 매뉴얼과 튜토리얼이 뛰어남으로 생략...영문 매뉴얼: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/index.html영어 튜토리얼: http://cs231n.github.io/python-numpy-tutor..

파이썬에서 그래프를 그리는 라이브러리 중에서 matplotlib 의 pyplot 를 살펴 보도록 하자.import matplotlib.pyplot as pltxs = [1, 2, 3, 4, 5] ys = [1, 2, 3, 4, 5]plt.plot(xs, ys) plt.show() 쿨럭, 나는 선이 아니라 점을 찍고 싶었을 뿐이고...import matplotlib.pyplot as pltxs = [1, 2, 3, 4, 5] ys = [1, 2, 3, 4, 5]plt.plot(xs, ys, 'o') plt.show()쿨럭, 나는 빨간 점을 찍고 싶었을 뿐이고... import matplotlib.pyplot as pltxs = [1, 2, 3, 4, 5] ys = [1, 2, 3, 4, 5]plt.plot..

Python 은 상수가 없다. 하지만 텐서플로우는 상수 텐서를 써야하는데... Python 은 상수가 없다. 위에 코드를 보면 a 라고 하는 식별자에 텐서플로우의 상수를 2번 대입하는 것을 볼 수 있다. 하지만 Python 은 상수가 없기에 a 에 2번 대입이 가능한 것이다. 하지만 텐서플로우는 상수를 써야하기 때문에 tf.constant 를 썼다. 그럼 모순이 되지 않을까?텐서플로우는 새로운 상수 텐서가 대입된 a 를, 이전의 a 와 서로 다르게 취급하는 것을 알 수 있다(a 텐서에 주어진 첫 번째 주어진 이름은 Const 이고, 두 번째 주어진 이름은 Cosnt_1 인 것이다).이를 더 확인해 보기 위해 아래 코드를 추가해 보자.b = tf.constant(3, name='b') b b = tf.co..

지난 글에서 텐서플로우의 constant, Variable, placeholder 에 대해 맛 보았다.(왜? Variable 만 대문자로 시작하는가? 타이핑할 때마다 조심스럽다. 추론, 다른 2개는 Method 이고, Variable 은 Class 이니까?)이번에는 이들을 다방면에서 뜯어 보자. 일단 코드 보자.# coding=UTF8 import tensorflow as tfa = 1 b = tf.constant(2, name="b") c = tf.Variable(3, name="c") d = tf.placeholder(tf.int32, name="d")sess = tf.Session() sess.run(tf.initialize_all_variables())print "a + b: ", a + b pr..

TensorFlow 는 연산을 바로 실행하는 것이 아니라 Graph 로 먼저 변환한 후에 Session 을 실행해서, Graph 의 실행 결과를 받게 된다고 한다. 고로 기존의 사칙 연산 형태로 계산하면 원하는 값을 얻을 수 없다.간단한 사칙 연산 코드를 만들어 보자.기존의 사칙 연산 - 순수 Python 위 코드는 순수 Python 코드이다. 이를 TensorFlow 를 이용해 계산하기 위해서는 다른 방식이 필요하다. TensorFlow Session 에서 사칙 연산하기Tensorflow 를 이용해서 연산을 하려면 Session 이 필요하다고 했다.아래와 같은 코드가 필요하다. # 텐서플로우 라이브러리 임포트 import tensorflow as tf# 텐서플로우 세션 준비 sess = tf.Sessi..

파이썬을 모르고, 도커를 모르고, 머신러닝을 모르고, 텐서플로우를 모르고 막 던지는 강좌오류나 제가 잘 못 알고 있는 부분을 알려주시면 감사하겠습니다.TensorFlow 가 뭔지는 안 갈쳐 줌(사실은 뭐라 설명할만한 지식도 없고 잘 정리된 글은 타 블러그와 책을...).TensorFlow 한글 번역 프로젝트: https://www.gitbook.com/book/tensorflowkorea/tensorflow-kr/detailsTensorFlow 를 다루기 위해서는 C++ 또는 Python 이 필요하다.C++은 넘사벽임으로, Python 을 기준으로 해보자.Python 과 각종 라이브러리, TensorFlow 등등 이것 저것 요것 그것 등등을 설치해야 하는데 일단 환경구성이 반이라고 참 힘들다.고로 여기서..