728x90 반응형 SMALL Multi-Output Regression1 Keras에서 노이즈 제거 오토인코더 사용 Keras에서 노이즈 제거 오토인코더 사용 컴퓨터가 등장하고 머신러닝이라는 개념조차 생기기 훨씬 전부터 과학자들은 자연 관찰에 맞는 방정식을 만들어냈다. 과학자들은 관찰 사이의 상관 관계를 입증하기 위해 방정식을 찾는다. 예를 들어 질량, 가속도, 힘과 관련된 다양한 방정식이 있습니다. 복잡한 데이터를 살펴보고 방정식을 도출하는 데는 약간의 기술적 전문 지식이 필요하다. 함수 근사화의 목표는 이 과정에서 직관을 배제하고 대신 알고리즘에 의존하여 데이터를 설명하는 방정식을 자동으로 생성하는 것이다. 회귀 신경망이 이 작업을 수행한다. 회귀 함수를 차트화하는 데 사용할 함수를 만드는 것으로 시작한다. def chart_regression(pred, y, sort=True): t = pd.DataFrame({.. 2024. 3. 5. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
