1-10 Moon Decision Boundary Classification: SVC vs TensorFlow Cubic Moon data는 데이터의 기하학적인 특성으로 인해 특히 고난이도의 클러스트링 알고리듬이 필요하다. K-means 나 Agglomerative 클러스트링 기법으로도 처리가 안되며 DBSCAN 클러스트링이나 SVC 알고리듬이 대안이다. 이에 더하여 필자가 제안한 다항식 기법을 추가로 하되 기존의 2차식 모양(직선, .. 머신러닝 2020.01.13
1-9 Circle Decision Boundary Classification: SVC vs TensorFlow Sklearn의 datasets에서 지원하는 make_circle 루틴을 사용하여 원형의 hyperplane 즉 Decision Boundary 가 원형인 비선형 예제를 다루어 보자. 헤더 영역에서 sklearn.datasets를 불러들이면 make_circles 루틴 사용이 가능하다. Make_circles 루틴에서 noise 는 내부 원에 해당하는 데이터와 외곽 원에 속한 데이터를 .. 머신러닝 2020.01.13
1-6 활성화 함수 Softmax에 의한 XOR 예제 TensorFlow 코딩 Sigmoid 활성화 함수 대신 Softmax를 사용하여 XOR 예제를 TensorFlow 로 코딩 처리해 보자. Sigmoid 활성화 함수를 사용할 때 생성된 입력 좌표 점들의 수를 pts 라 할 때 해당하는 라벨 데이터의 shape 값이 (pts, 1)이지만 Softmax를 사용할 때는 (pts, 2)인 점이 달라진다. 아래의 코드는 Sigmoid 활성화 함수.. 머신러닝 2020.01.10
1-5 Sklearn SVC(Support Vector Classification) XOR 예제 TensorFlow 코딩 XOR 로직 문제는 1969년 MIT AI 랩 교수였던 Minsky 교수의 공저인 Perceptron 저서에서 하나의 레이어만 가지고는 Rosenblatt의 퍼셉트론에 의한 머신러닝이 불가능하다고 지적했던 고전적인 문제로서 이미 뉴럴 네트워크(Neural Network)의 출현을 암시했었다. 물론 지금이야 누구나 다 Backpropagation 알.. 머신러닝 2020.01.09
