코생코사

[파이토치] iris 데이터를 위한 신경망 만들어보기

iris 데이터 로드sklearn의 데이터셋을 사용합니다.# 피처 4개from sklearn.datasets import load_irisload_iris()  'data'와 'target'을 사용X = load_iris().datay = load_iris().target 학습과 검증을 위해 train, test 데이터셋으로 분리sklearn의 train_test_split()을 이용합니다.from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_X, test_X = train_test_split(X, test_size=0.2, random_state=123)train_y, test_y = train_test_split(y, test_size=0.2, ran..

[파이토치] 모델 학습하기

모델 학습을 위해 필요한 것- 손실 함수  (Loss Function)예측값과 실제값 사이의 차이를 계산  - 최적화 함수 (Optimizer)  손실 함수를 최소화 하기 위해 사용되는 알고리즘 Backpropagation으로 계산된 기울기를 사용해 가중치 업데이트   모델의 가중치 업데이트 하면서 최적화 - 에폭 (Epoch)모든 데이터셋을 한 번 학습하는 횟수 - 학습률 (Learning rate)학습을 얼마나 빨리 시킬건지 필요 라이브러리 임포트import torchimport torch.nn as nn# 최적화함수를 위해import torch.optim as optim  최적화함수 -> Adam손실함수 -> 크로스엔트로피에폭 -> 100학습률 -> 0.001# 최적화함수, 학습률optimizer ..

Pytorch 라이브러리 임포트import torch# 모델을 만들기 위해import torch.nn as nn gpu 확인torch.cuda.is_available()모델 만들기1. nn.Sequential 이용2. nn.Module을 상속받는 클래스 이용  두 가지 방법을 사용하여이진분류 모델을 만들어보겠습니다(이진분류는 아웃풋이 1개)인풋은 4개, 활성화 함수는 ReLU를 사용하겠습니다.nn.Linear(), nn.ReLU() 사용 모델 구조4 -> 128 -> 64 -> 11. nn.Sequential 이용순차적으로 쌓아서 만드는 방법간단한 신경망 아키텍처 만들 때 사용한다 # 선형으로 = fully connectedmodel = nn.Sequential( nn.Linear(4,128), ..

2024.10.22 - [빅데이터 공부] - [Pandas] 데이터 변형하기 - groupby [Pandas] 데이터 변형하기 - groupby1. groupby()2. pd.pivot(), pd.pivot_table()3. stack(), unstack() 실습을 위한 라이브러리 임포트import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns 팁 데이터 사용tips = sns.load_dataset('tips') 데이터 살펴보기tips.head()tidogfoot1.tistory.com 2024.12.07 - [빅데이터 공부] - [Pandas] 데이터 변형하기 - pivot, pivot_table [Pandas] 데이터 변형하기 - pivot, pivot..

2024.10.22 - [빅데이터 공부] - [Pandas] 데이터 변형하기 - groupby [Pandas] 데이터 변형하기 - groupby1. groupby()2. pd.pivot(), pd.pivot_table()3. stack(), unstack() 실습을 위한 라이브러리 임포트import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns 팁 데이터 사용tips = sns.load_dataset('tips') 데이터 살펴보기tips.head()tidogfoot1.tistory.com 1. groupby()2. pd.pivot(), pd.pivot_table()3. stack(), unstack() 실습을 위한 라이브러리 임포트import numpy as..

https://www.acmicpc.net/problem/16236 도움https://velog.io/@waoderboy/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EB%B0%B1%EC%A4%80-16236-%EC%95%84%EA%B8%B0%EC%83%81%EC%96%B4-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC [BOJ] 백준 - 16236 아기상어 (파이썬)백준 - 16236 아기상어 (파이썬)velog.io BFS를 사용한다 bfs를 이용하여 먹이를 먹으러 갈 수 있는 곳 중 최단 거리 확인 아기 상어는 자신의 크기와 같은 수의 물고기를 먹을 때 마다 크기가 1 증가한다  -> sh_shape(자신의 크기), eat(물고기 몇 개 먹었는지) 변수 사용아기 상어가 몇..