류지 프로젝트

1. 손글씨 도형그림판으로 그린 손글씨 이미지 총 300개의 이미지를 다운로드 받습니다. import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderimport matplotlib.pyplot as plt %cd /content/drive/MyDrive/본인의 구글드라이브 경로/ !unzip -qq "/content/drive/MyDrive/본인의 구글드라이브 경로/shape.zip" transform = transforms.Compose([ transform..

1. 손 글씨 숫자 데이터셋손글씨 숫자 데이터셋은 0부터 9까지의 숫자를 손글씨로 쓴 흑백 이미지로 구성되어 있으며, 각 이미지는 8x8 픽셀 크기의 64차원 벡터로 표현됩니다. 각 픽셀 값은 0(흰색)에서 16(검은색)까지의 명암값을 가집니다. 이 데이터는 총 1797개의 샘플로 이루어져 있으며, 각 샘플에는 숫자 클래스(0~9)가 레이블로 붙어 있습니다. 주로 분류 알고리즘을 학습시키거나 데이터 시각화, 차원 축소 기법 등을 실험하는 데 사용됩니다. import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklear..

1. 논리 회귀논리 회귀(Logistic Regression)는 주어진 입력 데이터를 기반으로 두 가지 이상의 범주로 분류하는 지도 학습 알고리즘입니다. 주로 이진 분류 문제에 사용되며, 입력 변수의 선형 결합을 통해 특정 사건이 발생할 확률을 예측합니다. 이 알고리즘은 시그모이드(Sigmoid) 함수 또는 로지스틱 함수라는 비선형 함수를 사용하여 예측값을 0과 1 사이의 확률로 변환합니다. 모델의 결과는 일반적으로 특정 임계값(예: 0.5)을 기준으로 두 범주 중 하나로 분류됩니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별하거나 환자의 병 진단 여부를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 논리 회귀는 계산이 비교적 간단하고 해석이 용이하여 머신러닝에서 널리 사용되는 알고리즘입니다. ※ 시그모이드 함수시..