전기공학머신러닝 실험 5. 다중 분류 결과보고서

소개

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목차

1. 실험 명

2. 실험 개요

3. 실험 결과
(1) 강의 Notebook을 따라 그대로 진행한다.

4. 결과 보고서
(1) 강의 Notebook을 보고, 자신만의 문서를 새로 재작성한 결과를 기반으로, 제목과 작성자 및 작성일자 정보를 추가한다.
(2) 강의 Notebook에서 실습 문제를 확인하고, 이를 해결한 과정을 결과보고서 맨 뒤에 덧붙인다.

5. 실험 고찰

본문내용

1. 실험명
실험 5. 다중 분류

2. 실험 개요
다중 분류에 대해서 학습한다.

3. 실험 결과
(1) 강의 Notebook을 따라 그대로 진행한다.
- ML_Exp/EX5_Multinomial_Classification.ipynb

: 깃의 예시 문서 내용을 따라 재작성하고 모든 코드마다 주석을 기재하였다. 표1의 내용은 모든 코드블럭을 실행한 후 인쇄모드로 문서의 내용을 출력한 결과이다.

4. 결과보고서
(1) 강의 Notebook을 보고, 자신만의 문서를 새로 재작성한 결과를 기반으로, 제목과 작성자 및 작성일자 정보를 추가한다.
A. 가급적 실험 과정 중에 마무리 한다.
B. 소스코드의 가급적 모든 명령줄 옆에 어떤 역할을 하는 코드인지 comment한다.
i. 예) print(a) # a의 내용을 출력한다.

<중 략>

5. 실험 고찰
이번 실험은 주어진 특징을 기반으로 데이터를 여러 클래스로 분류하기 위해 다항식 분류 모델을 개발하고 훈련하는 것이었다.
먼저 각 데이터 포인트가 4개의 특징으로 구성된 작은 데이터 세트를 수동으로 정의하는 것으로 시작했다. 이를 통해 모델이 각 포인트를 세 가지 범주 중 하나로 분류하도록 훈련했다. 클래스 수(3개)에 해당하는 출력 차원을 갖는 단순 선형 모델을 정의했는데, 모델은 소프트맥스 함수를 사용하여 4차원 입력을 3개 클래스의 확률에 매핑하는 방법을 배울 수 있을 것으로 기대했다.

참고자료

· 없음