최데브는 오늘도 프로그래밍을 한다.

앞서 선형회귀에 대해서 만들어봤는데 이걸 뉴런으로 한번 만들어서 써보자. class Neuron: def __init__(self): self.w = 1.0 # 가중치를 초기화합니다 self.b = 1.0 # 절편을 초기화합니다 def forpass(self, x): y_hat = x * self.w + self.b # 직선 방정식을 계산합니다 return y_hat def backprop(self, x, err): w_grad = x * err # 가중치에 대한 그래디언트를 계산합니다 b_grad = 1 * err # 절편에 대한 그래디언트를 계산합니다 return w_grad, b_grad def fit(self, x, y, epochs=100): for i in range(epochs): # 에포크..

학생 때 y = ax + b 라는 식을 자주 보곤 했다. 직선 그래프의 절편과 기울기로 x 값 y 값을 찾는 방식인데 선형회귀에도 비슷한 방식으로 사용된다 . 그러나 학생때는 x값 y값을 찾는것에 집중했다면 딥러닝에서는 데이터를 예측하기 위해서 가장 적합한 기울기와 절편을 찾는데 집중한다. 기울기를 선형회귀에서는 가중치(W) 라고 부르고 b 를 bias 라고 부른다. 그럼 한번 코드를 보면서 이해해보자. sklearn , 사이킷런이라고 부르는 파이썬으로 딥러닝을 공부할때 사용하기 유용한 데이터셋 라이브러리다. 여기서 내가 공부할때 참고한 당뇨병 환자 데이터를 가져와보겠다. from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() prin..