Python 3

[머신러닝] python matplotlib 사용법 - line plot, scatter plot

matplotlib matplotlib은 다양한 데이터를 많은 방법으로 도식화 할 수 있도록 하는 파이썬 라이브러리. matplotlib를 이용하면 numpy로 만든 자료구조를 쉽게 시각화를 할 수 있습니다. matplotlib를 사용하기 위해서는 우선 matplotlib를 설치하고 아래와 같이 import를 해주어야합니다. import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt 실행을 하기위해서는 코드 제일 위에 #%%를 작성해주어야합니다. (VSC 기준) line plot #%% import matplotlib.pyplot as plt x_data = [ x for x in range(-5,5) ] y_data = [ y*y for y in range(-5,5) ] ..

머신러닝 2020.07.19

[머신러닝] 수치 미분 - 편미분, 연쇄 법칙

수치 미분(Numerical Derivative) 이상적으로 주어진 함숫값을 이용하여 도함수의 근삿값을 구하는 것 편미분 (partial derivative) 편미분은 입력 변수가 하나 이상인 다변수 함수에서, 미분하고자 하는 변수 하나를 제외한 나머지 변수들은 상수로 취급하고, 해당 변수를 미분하는 것 ex) $ f(x, y) = 3x + 4xy + y^{2} $ , 변수 x에 대하여 편미분 $$\frac{∂f(x,y)}{∂x} = \frac{∂(3x + 4xy + y^{2})}{∂x} = 3 + 4y$$ 연쇄 법칙(chain rule) 합성함수를 미분하려면 합성함수를 구성하는 각 함수의 미분의 곱으로 나타내는 연쇄 법칙(chain rule) 이용. 합성함수 예시) $f(x) = e^{3x} \Righ..

머신러닝 2020.07.18

[머신러닝] python numpy 함수 선언

import numpy numpy 라이브러리를 선언하는 방법은 아래와 같다. import numpy import numpy as np vector import numpy as np A = np.array([1, 2, 3]) B = np.array([4, 5, 6]) # vector A, B 출력 print("A ==", A, ", B == ", B) # vector A, B 형상 출력 => shape print("A.shape ==", A.shape, ", B.shape ==", B.shape) # vector A, B 차원 출력 => ndim print("A.ndim ==", A.ndim, ", B.ndim ==", B.ndim) # vector 산술 연산 print("A + B ==", A+B) pr..

머신러닝 2020.07.18