세종대학교 소프트웨어 특강 과제1

소개글

세종대학교 A+ 점수를 맞은 과제물입니다.
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(실행화면은 실제와 관련이 없습니다. 게시를 위해 첨부하였습니다.)

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/data-1.xlsx", sheet_name = 'HW1-2')
data['color'] = data["Class"].map({"Iris-versicolor" : "#0000FF", "Iris-virginica" : "#00FF00"})
plt.scatter(data['Petal_Length'], # x
data['Petal_Width'], # y
c=data['color'],
alpha=0.5)
plt.show()

python, colab

목차

없음

본문내용

1. Given the data in the “HW1-1” tab of the file “data-1 .xlsx”, answer the following questions:
(a) Find a linear regression model that best fits to the data points. Justify your answers.

< 중 략 >

(d) Write a code to determine the optimal parameters of the hypothesis function that best fits to the data using gradient descent algorithm.
Stochastic Gradient Descent는 cost function J(w)가 최솟값이 되는 w값, 즉 J(w)의 도함수가 0이 되는 w을 찾는다.
Stochastic Gradient Descent의 Pseudocode는 다음과 같다.

< 중 략 >

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

참고 자료

없음