머신러닝스터디/2016/2016 07 23 - Revision history

175.223.39.99 at 07:45, 28 July 2016

2016-07-28T07:45:51Z

← Older revision		Revision as of 07:45, 28 July 2016
Line 71:		Line 71:
	* SVC와 LinearSVC의 차이란?		* SVC와 LinearSVC의 차이란?
	* [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn-svm-svc]에 따르면 둘의 차이점은 다음과 같다		* [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn-svm-svc]에 따르면 둘의 차이점은 다음과 같다
	* SVC; C-Support Vector Classification. The implementation is based on libsvm.		** SVC; '''C-Support Vector Classification'''. The implementation is based on libsvm.
	* LinearSVC; Scalable Linear Support Vector Machine for classification implemented using liblinear. Check the See also section of LinearSVC for more comparison element.		** LinearSVC; '''Scalable Linear Support Vector Machine''' for classification implemented using liblinear. Check the See also section of LinearSVC for more comparison element.
			** libsvm과 liblinear의 차이점은 뭐지? - [[서지혜]]
	== 다음 시간에는 ==		== 다음 시간에는 ==
			* 동영상 8주차 보기
	== 더 보기 ==		== 더 보기 ==
			* skflow의 탄생에 영감을 준 [http://scikit-learn.org scikit]
			* [https://github.com/tensorflow/skflow skflow github]
			** 현재 tensorflow의 contrib중 learn 모듈로 변경됨 - [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn tflearn]

2016-07-26T11:15:30Z

← Older revision		Revision as of 11:15, 26 July 2016
Line 69:		Line 69:
	** 1이 더 많은 경우(Or gate) 학습 결과가 다음과 같음		** 1이 더 많은 경우(Or gate) 학습 결과가 다음과 같음
	y_data = [0, 1, 1, 1]면 결과가 [1, 1, 1, 1]		y_data = [0, 1, 1, 1]면 결과가 [1, 1, 1, 1]
			* SVC와 LinearSVC의 차이란?
			* [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn-svm-svc]에 따르면 둘의 차이점은 다음과 같다
			* SVC; C-Support Vector Classification. The implementation is based on libsvm.
			* LinearSVC; Scalable Linear Support Vector Machine for classification implemented using liblinear. Check the See also section of LinearSVC for more comparison element.

	== 다음 시간에는 ==		== 다음 시간에는 ==
	== 더 보기 ==		== 더 보기 ==

2016-07-26T10:45:57Z

2016-07-26T10:44:58Z

← Older revision		Revision as of 10:44, 26 July 2016
Line 18:		Line 18:

	# linear		# linear
			## And gate
	y_data = [0, 0, 0, 1]		y_data = [0, 0, 0, 1]
	clf.fit(x_data, y_data)		clf.fit(x_data, y_data)
Line 26:		Line 27:
	clf.predict(x_data)		clf.predict(x_data)
	# array([0, 0, 0, 0]) # wrong		# array([0, 0, 0, 0]) # wrong

			## Or gate
			y_data = [0, 1, 1, 1]
			clf.fit(x_data, y_data)
			clf.predict(x_data)
			# array([1, 1, 1, 1])

	# non-linear		# non-linear
			## Xor gate
	y_data = [0, 1, 1, 0]		y_data = [0, 1, 1, 0]
	clf.fit(x_data, y_data)		clf.fit(x_data, y_data)
Line 54:		Line 62:
	clf.predict(x_data)		clf.predict(x_data)
	# array([0, 0, 0, 1]) # Correct answer		# array([0, 0, 0, 1]) # Correct answer

			* non-linear는 분류하지만 linear는 분류하지 못하는 SVC?
			* multi-class에서 분류 시에 voter의 결과에 따라 분류됨
			** 결과에 0이 많으면(And gate) 모두 0이 되고
			y_data = [0, 0, 0, 1]면 결과가 [0, 0, 0, 0]
			** 1이 더 많으면(Or gate)
			y_data = [0, 1, 1, 1]면 결과가 [1, 1, 1, 1]
			* and gate는multi class가 아님
	== 다음 시간에는 ==		== 다음 시간에는 ==
	== 더 보기 ==		== 더 보기 ==

2016-07-26T10:17:57Z

← Older revision		Revision as of 10:17, 26 July 2016
Line 5:		Line 5:
	** skflow(tensorflow의 contib/learn으로 흡수됨)을 사용하려 했으나 svm모듈 부분이 최신 커밋에만 포함되어 있어 sklearn을 사용하기로 함		** skflow(tensorflow의 contib/learn으로 흡수됨)을 사용하려 했으나 svm모듈 부분이 최신 커밋에만 포함되어 있어 sklearn을 사용하기로 함
	** sklearn 버전은 0.17.1		** sklearn 버전은 0.17.1
	* 설치 방법		설치 방법
	$ sudo pip install sklearn		$ sudo pip install sklearn

2016-07-26T10:17:47Z

← Older revision		Revision as of 10:17, 26 July 2016
Line 5:		Line 5:
	** skflow(tensorflow의 contib/learn으로 흡수됨)을 사용하려 했으나 svm모듈 부분이 최신 커밋에만 포함되어 있어 sklearn을 사용하기로 함		** skflow(tensorflow의 contib/learn으로 흡수됨)을 사용하려 했으나 svm모듈 부분이 최신 커밋에만 포함되어 있어 sklearn을 사용하기로 함
	** sklearn 버전은 0.17.1		** sklearn 버전은 0.17.1
	$ sudo pip install sklearn		* 설치 방법
			$ sudo pip install sklearn

	=== 코드 ===		=== 코드 ===

2016-07-26T10:17:28Z

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 [[머신러닝스터디/2016/목차]]
 == 내용 ==
-* SVM 실습 with skflow
+* SVM 실습 with [http://scikit-learn.org/stable/ sklearn]
 == 다음 시간에는 ==
 == 더 보기 ==

2016-07-24T17:33:58Z

2016-07-24T17:08:20Z

{CREATE}

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[[pagelist(^(머신러닝스터디/2016))]]
== 내용 ==
* SVM 실습 with skflow
== 다음 시간에는 ==
== 더 보기 ==