namu.wikiSquared Media - 나무위키Squared Media는 마인크래프트 애니메이션들을 제작하는 유튜브 채널이다. 과거 채널 명이었던 Black Plasma Studios의 앞글자만 따서 BPS라고 불리기도 했으며, 블렌더를 사용해 애니메이션을 제작한다. 게임...개요역사소속 멤버 및 등장 캐릭터 목록애니메이션 목록멤버십여담2024.02.18웹문서 검색 더보기Squared Media/캐릭터 - 나무위키Squared Media/애니메이션 목록 - 나무위키dsaint31.tistory.comDsaint31's blog[Statistics] coefficient of determination (결정계수 ~ R squared)Residual의 관점에서 살펴본 R squared$\text{residual}=Y-\hat{Y}$ 이므로, $Y=\hat{Y}+\text{residual}$ 이 성립함. $Y$: random variable $Y$. 측정치 $\hat{Y}$: predicted variable. 모델이 예측한 값. 즉, $\text{residual}_i = \epsilon_i = y_i-\hat{y}_i$ $R^2$의 denominator를 residual로 나타내면 다음과 같음. $$\begin{aligned}\sum^N_{i=1}(y_i-\mu)^2&=\sum^N_{i=1}(\hat{y}_i-같이 읽어보면 좋은 자료아래 URL은 multiple correlation coef.와 coef. of determination이 엄밀하게는 다른 이유를 보다 쉽게 설명함. https://rython.tistory.com/17 결정계수 R^2, 상관계수의 제곱 r^2의 차이 증명(Coefficient of determination VS Squared correlation coefficient) Introduction 많은 이들이 결정계수 R^2과 상관계수의 제곱 r^2을 동등하게 여긴다. 이는 통계학에서 두드러지는데, 실제로 책 에서는 결정계수를 r^2으아래 URL은 multiple correlation coef.와 coef. of determination이 엄밀하게는 다른 이유를 보다 쉽게 설명함. https://rython.tistory.com/17 결정계수 R^2, 상관계수의 제곱 r^2의 차이 증명(Coefficient of determination VS Squared correlation coefficient) Introduction 많은 이들이 결정계수 R^2과 상관계수의 제곱 r^2을 동등하게 여긴다. 이는 통계학에서 두드러지는데, 실제로 책 에서는 결정계수를 r^2으2024.05.01블로그 검색 더보기휴긍정의 사소한 만족여행 분야 크리에이터루이빌 맛집 Gertie's Whiskey + Emmy Squared Pizza 켄터키 위스키 피자12Single Barrel Cask Strength 뭔가 스페셜한 에디션 같아 보이더군요. 그리고 피자는 여기서 https://maps.app.goo.gl/cnQboMUxDXtvmxv4A?g_st=ic Emmy Squared Pizza: Nulu - Louisville, Kentucky · 4.2★(415) · 피자 전문점 825 E Market St, Louisville, KY 40206 미국 maps.google.com Nulu (New Louisville...피자맛집위스키루이빌Rabbit HoleLouisvilleAC HotelGertie's WhiskeyEmmy SquaredCavehill2024.02.14viva100.comview팀 네이버, iot squared와 MOU 맺고 사우디 D·X 진전 이어간다지난 3일(사우디 현지 시간) 사우디아라비아 현지에서 진행된 네이버클라우드-iot squared MOU 체결식.채선주 네이버 대외/ESG 정책 대표와 김유원 네이버클라우드 대표, 오트만 알다하시(Othman Aldahash) iot...2023.12.07blog.naver.comᰔ수원 행궁동 디저트/ 노트북하기 좋은 루프탑 카페, 카페 스퀘어드 (SQUARED)40 카페를 무척 좋아하는 사람으로써 작업할게 있어서 노트북을 가지고 오늘도 카페에 갔습니다! 저는 인기많은 지역 카페에서는 노트북을 하거나 책을 읽거나 하면 사람도 많고 자리를 차지 하는 느낌이라 잘 안가는데용 오늘은 월요일이고 비가 오는 날이라 차를 끌고 행궁동에 왔습니다ㅎ 카페를 고르는 데...2024.03.26olivia-blackcherry.tistory.com올리비아 코딩스쿨11차시 선형회귀(머신러닝) 총정리, ravel(), 교차분석, scoring, neg_mean_squared_error, mae, mse, rmse, gradient descent, SGDregression< 장점 >1) 복잡한 함수에서 그 해를 쉽게 찾을 수 있음 2) 빅데이터라고 해도 상대적으로 쉽고 바르게 컴퓨터 구현 가능< 종류 >1) 배치 경사하강법 - 반복 시 전체 훈련세트를 사용해 가중값을 갱신한다. - 전체를 계산하기 때문에 계산량이 많아 train에 소요되는 시간이 증가한다. - 반면 train 시 발생하는 잡음이 적다. <Python code> - 선형성 확인 # charges: 의료비용 # x, y 선형성 확인 x= data['age'] y= data['charges'] import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(10,5)) plt.scatter(x,y)2. MSE (Mean Squared Error)실제값과 예측값의 차이를 제곱해 평균한 것 residual error을 합한 것의 평균: 오차제곱(실제값-예측값--> 제곱)의 평균3. RMSEMSE 값은 오류의 제곱이므로 실제 오류 평균보다 더 커지는 특성이 있으므로, MSE에 루트를 씌운 것4. R squared결정계수. 예측값 variance / 실제값 variance (분산 기반으로 예측성능을 평가한 것.) 데이터의 점들이 얼마나 회귀선과 근접하는지 알려줌. 분산 기반으로 예측 성능을 평가. 1에 가까울 수록 정확도 높음.K fold 교차 검증k개의 데이터 세트(train, validation, test)를 만들어서 k번 데이터 학습, 검증, 평가를 반복적으로 수행한다. 출처: AlgoTrading101 blog Scroing 함수(cross_val_score_ 사용할 때 유의할 점) cross_val_score(estimator, x, y, scoring, cv) - estimator: 평가할 모델 객체 - x: 특성 데이터 (훈련데이터--> xtrain) - y: 타깃 데이터 (훈련데이터--> ytrain) - scoring: 평가지표 - cv: 교차검증(기본값:5)81) 복잡한 함수에서 그 해를 쉽게 찾을 수 있음 2) 빅데이터라고 해도 상대적으로 쉽고 바르게 컴퓨터 구현 가능regressionRMSEMSEMaescoring교차분석11차시 선형회귀(머신러닝) 총정리ravel()neg_mean_squared_errorsgdregression2024.04.24[hypothesis testing] chi-squared test, 카이 제곱 검정, 적합도 검정, 독립성 검정regression] residual, SSR, OLS, linear regression assumption, linearity, normality, independent observation, Homoscedasticity, pairplot, r-squared, 결정계수통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기이권수커리어 분야 크리에이터Neural Network는 어떻게 학습할까 - Forward/Back Propagation개념에 대해 알아보자.의미는 수학적으로 모델이 가지고 있는 비용(J)을 최소화한다는 의미이다. 비용을 계산하는 방식은 경우에 따라 달라질 수 있지만, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE) 방식을 사용한 수식은 다음과 같다. Neural Network 비용 계산 이 수식에서 n은 전체 입력값의 크기를 의미한다. 즉, 모든 입력값에 대해 모델...머신러닝개발AI2024.02.27브런치스토리 검색 더보기benu.tistory.com정바름선형회귀(Linear Regression) - 모델 기초 구현, 평가(RMSE, R-squared)선형회귀 모델 이해하기선형회귀 모델의 수식은 다음과 같습니다: y = w0 + w1 * x1 + w2 * x2 + ... + wn * xn 여기서 y는 종속변수, x1, x2, ..., xn은 독립변수, w0는 절편(bias), w1, w2, ..., wn은 가중치(weight) 계수를 나타냅니다. 모델의 목표는 데이터에 가장 잘 맞는 w0, w1, ..., wn 값을 찾는 것입니다. 이를 행렬 형태로 표현하면 다음과 같습니다: y = Xw 여기서 X는 독립변수 행렬, w는 가중치 벡터입니다. 비용 함수와 최소제곱법 선형회귀에서는 예측값(y_hat)과선형회귀 구현하기선형회귀 모델을 Python으로 구현해보겠습니다. 간단한 예제 데이터셋을 사용하겠습니다. import numpy as np # 예제 데이터 X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]) y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3 # 행렬 형태로 변환 X_b = np.hstack((np.ones((len(X), 1)), X)) # 최소제곱법으로 가중치 계수 구하기 w_hat = np.linalg.pinv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T.dot(y)) pr선형회귀 모델 평가구현한 선형회귀 모델의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 일반적으로 사용되는 평가 지표로는 아래와 같은 것들이 있습니다. 평균 제곱근 오차 (RMSE: Root Mean Squared Error) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = X_b.dot(w_hat) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y, y_pred)) print(f'RMSE: {rmse:.2f}') RMSE는 예측값과 실제값의 차이를 제곱한 값의 평균 제곱근을 계산합니다. 값이선형회귀 모델 평가 - 분류 문제선형회귀는 연속형 종속변수에 적합하지만, 분류 문제에도 사용될 수 있습니다. 이 경우 임계값을 적용하여 클래스를 할당합니다. from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split cancer = load_breast_cancer() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_구현한 선형회귀 모델의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 일반적으로 사용되는 평가 지표로는 아래와 같은 것들이 있습니다. 평균 제곱근 오차 (RMSE: Root Mean Squared Error) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = X_b.dot(w_hat) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y, y_pred)) print(f'RMSE: {rmse:.2f}') RMSE는 예측값과 실제값의 차이를 제곱한 값의 평균 제곱근을 계산합니다. 값이파이썬결정계수최소제곱법데이터 분석머신러닝선형회귀rmse모델 평가로지스틱리그레션선형회귀 분류2024.03.13티스토리 검색 더보기story.kakao.comPAPERMOONPAPERMOON - 카카오스토리12#보트넥 스퀘어숄더탑 PAPERMOON / boatneck squared shoulder sleeveless top / NEW [ Size ] free [ Color ] ivory + black striped , black + ivory striped white solid , black solid [ Fabric ] 100...2024.04.30카카오스토리 검색 더보기커리어 크리에이터 보기
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