기계학습론-gradient descent함수 구현 및 질병 진행도 예측 프로그램 만들기

소개

Gradient Descent 함수를 직접 구현 및 주어진 데이터를 이용하여 질병 진행도를 예측하는 프로그램 만들기
- .py : 소스코드
- 이론.hwp : 실습에 필요한 이론정리
- 개발노트
- 과제2.hwp : 과제에 대한 설명

목차

과제 1 : w와 b값을 모두 구하는 Gradient Descent 함수를 구현하고 아래의 조건으로 결과 그래프 출력하기(main)
1) GradientDescent 함수 정의
2) hypothesis 함수 정의
3) 코드
4) 결과화면

과제 2 :　주어진 데이터를 활용하여 질병 진행도를 예상하는 프로그램 만들기 (Linear Regression 활용)
1) 데이터 불러오기
2) w와 b값 구하기
3) 결과화면
4) 고찰

본문내용

조건 :

-input = [0,1,2,3,4,5]
-output = [1,2,3,4,5,6]
-최초의 w값은 –5.0 ~ 5.0 사이의 값으로 랜덤함수를 이용하여 생성할 것
-최초의 b값은 –5.0 ~ 5.0 사이의 값으로 랜덤함수를 이용하여 생성할 것

조건 3,4를 만족시키기 위해 랜덤함수를 사용하려면 random을 import 시켜야 한다.

random에는 다양한 함수가 내장되어있다.

random.randrange(a,b) : a이상 b미만의 난수 생성
random.random() : 0이상 1미만의 숫자 중에서 아무 숫자나 하나 뽑아서 return한다.
random.shrffle() :순서형 자료(sequence)를 뒤죽박죽 섞어 놓는다.(리스트 사용가능)
random.choice(list) : 리스트의 원소 중 하나를 랜덤으로 뽑아 return한다.
random.randint(a,b) : a ~ b 사이의 정수를 랜덤으로 return한다.

코드에서는 randomrange를 사용하였다.

1.GradientDescent 함수 정의
Gradient 함수에서는 input,output,theta,alpha,set이라는 다섯 개의 매개변수가 필요하다.
정의하기에 따라 theta대신에 w나 b가 들어갈 수도 있고 set이라는 매개변수가 redundant하게 될 수도 있지만 하나의 함수로 처리하기 위해 사용하였다.

참고자료

· 없음