머신러닝 코드 및 데이터자료 (아래 링크의 Predict_HR 폴더) https://github.com/JeongMinHyeok/Handling_MLB_Statcast GitHub - JeongMinHyeok/Handling_MLB_Statcast Contribute to JeongMinHyeok/Handling_MLB_Statcast development by creating an account on GitHub. github.com 데이터셋 출처 : https://baseballsavant.mlb.com/ Baseball Savant: Trending MLB Players, Statcast and Visualizations Baseball Savant baseballsavant.mlb.com MLB ..

책에 나와있는 그림 그리는 코드 참고 : https://github.com/metamath1/noviceml metamath1/noviceml 도서 머신러닝·딥러닝에 필요한 기초 수학 with 파이썬의 예제 코드와 그래프 그리는 코드 및 웹앱 저장소 - metamath1/noviceml github.com 머신러닝과 선형회귀 머신러닝이란? 경험 또는 학습을 통해서 결과를 개선해 나가는 것을 컴퓨터에 시키는 것 (지도학습에 국한된 내용) 머신러닝이 첫점과 끝점을 연결하는 방법 알아보기 위의 데이터는 예시와 비슷한 모습 필요한 함수 정의 def machine_learning(D): """ 선형회귀 알고리즘을 사용하여 최적의 직선을 계산합니다. D : (2,N)의 어레이로 1행에는 데이터의 x좌표 2행에는 데..

- 데이터셋 다운로드 github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch WegraLee/deep-learning-from-scratch 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017). Contribute to WegraLee/deep-learning-from-scratch development by creating an account on GitHub. github.com - 사진 출처 github.com/ExcelsiorCJH/DLFromScratch ExcelsiorCJH/DLFromScratch Deep Learning From Scratch. Contribute to ExcelsiorCJH/DLFromScratch development by creating..

- 데이터셋 다운로드 github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch WegraLee/deep-learning-from-scratch 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017). Contribute to WegraLee/deep-learning-from-scratch development by creating an account on GitHub. github.com - 이미지 사용 출처 github.com/ExcelsiorCJH/DLFromScratch ExcelsiorCJH/DLFromScratch Deep Learning From Scratch. Contribute to ExcelsiorCJH/DLFromScratch development by crea..

- 데이터셋 다운로드 github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch WegraLee/deep-learning-from-scratch 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017). Contribute to WegraLee/deep-learning-from-scratch development by creating an account on GitHub. github.com 5. 오차역전파법 가중치 매개변수의 기울기를 효율적으로 계산 오차역전파법을 제대로 이해하는 두 가지 방법 수식을 통해 계산 그래프를 통해 5.1 계산 그래프 계산그래프 (computational graph)는 계산 과정을 그래프로 나타낸 것 그래프는 복수의 노드(node)와 에지(edge)로 표..

YOLOv4를 실습하려다가... 우연히 YOLOv5도 있다는 것을 발견하고 직접 학습시켜보기로 했다! 지금까지 YOLO모델을 직접 학습시켜본 적은 없었기 때문에 좋은 경험이 될 것이라고 생각했다. YOLOv5에 대한 파일들은 아래의 링크에서 git clone을 통해 다운로드 받을 수 있다. github.com/ultralytics/yolov5 ultralytics/yolov5 YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com Custom Data를 이용한 자체 학습내용은 위의 링크에서 [Train Custom Data..

[파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝] 책을 공부하던 때 처음 접해보았던 머신러닝 회귀 문제의 대표문제, Kaggle의 House Prices 예측 데이터셋을 다시 한번 살펴보는 시간을 가졌다. 데이터셋은 Kaggle에서 다운로드 가능하다. www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques House Prices - Advanced Regression Techniques Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting www.kaggle.com 처음 공부 할 당시에는 tensorflow를 활용한 선형회귀만을 다루었는데, 이번에는 앙상블 기법을 통해 ..

[파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝] 책을 공부하던 때 처음 접해보았던 머신러닝 회귀 문제의 대표문제, Kaggle의 House Prices 예측 데이터셋을 다시 한번 살펴보는 시간을 가졌다. 데이터셋은 Kaggle에서 다운로드 가능하다. www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques House Prices - Advanced Regression Techniques Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting www.kaggle.com 처음 공부 할 당시에는 tensorflow를 활용한 선형회귀만을 다루었는데, 이번에는 앙상블 기법을 통해 ..