Logit에 대한 이해가 먼저 필요! $$ Logit = log_e(\frac{p}{1-p}) $$ 로짓(logit)과 확률(p)은 서로 변환 가능하다! $x$축이 확률이고, $y$축이 로짓인 위의 그래프에서 확률이 0이면, 로짓은 $-\infty$ 확률이 1이면, 로짓은 $+\infty$ 어떤 Multi-class Classification, 다중 클래스 분류 모델이 Input, Hidden Layer를 지나서 각각 4, 2, -2라는 Logit을 출력한 상황 가장 위에 Logit이 4인 부분을 보면, 위의 Logit의 수식을 활용하여 $$ 4 = log_{e}(\frac{p}{1-p}) $$ 양변에 자연지수를 취해주면 $$ e^{4} = e^{log_{e}(\frac{p}{1-p})} $$ $$ e^..

머신러닝의 Logistic Regression 딥러닝의 Softmax function 과도 관련이 있는 "Logit"을 알아보기 위해 Odds라는 개념도 알아보자! (통계학에서 나온 개념들) Odds, 오즈 8번의 경기가 치뤄졌는데 그 중 5번 이기고, 3번 졌다면 $$ odds = \frac{5}{3} = 1.667 $$ 유의할 점으로 오즈는 확률이 아니다!! $$ odds \ne probability $$ odds는 단순히 횟수(counts)로도 구할 수 있고, 확률(probability)로도 구할 수 있음 $$ odds = \frac{5}{3} = \frac{\frac{5}{8}}{\frac{3}{8}} = \frac{p}{1-p} $$ 하지만 odds는 크나큰 단점이 존재하는데! 만약 1번 승리하..

미분가능함수를 다항함수로 근사시키는 테일러 급수 $y=f(x)$가 $x=a$에서 계속(한없이) 미분가능한 경우 $$ f(x) = f(a) + \frac{f'(a)}{1!}(x-a) + \frac{f''(a)}{2!}(x-a)^{2} + \frac{f'''(a)}{3!}(x-a)^{3} + \cdots $$ 즉, $f(x)$를 무한급수(다항함수)로 나타낼 수 있다. 이 무한급수를 $x=a$에서 함수 $y=f(x)$의 테일러 급수라고 한다. $$ f(x) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{n}(a)}{n!} (x-a)^{n} $$ $$ f(x) = sinx \times e^{3x} \times ln3x \times tan2x = ? $$ $$ g(x) = x^{3} \times 2x^{..

sklearn https://deepinsight.tistory.com/165 [scikit-learn] transform()과 fit_transform()의 차이는 무엇일까? 왜 scikit-learn에서 모델을 학습할 때, train dataset에서만 .fit_transform()메서드를 사용하는 건가요? TL;DR 안녕하세요 steve-lee입니다. 실용 머신러닝 A to Z 첫번 째 시간은 scikit-learn에서 자주 사용.. deepinsight.tistory.com

EDA를 코드 한줄로! https://wikidocs.net/47193 5) 판다스 프로파일링(Pandas-Profiling) 좋은 요리를 위해서는 조리 방법도 중요하지만, 그만큼 중요한 것은 갖고있는 재료의 상태입니다. 재료가 상하거나 문제가 있다면 좋은 요리가 나올 수 없습니다. 마찬가지로 좋은 ... wikidocs.net pip install -U pandas-profiling -U 옵션 : 해당 패키지를 최신 버전으로 업그레이드 import pandas_profiling as pp

get(x) : x라는 key에 대응되는 value를 반환 get(x, y) : x라는 key에 대응되는 value를 반환하지만, x라는 key가 없을 경우 y를 반환 https://wikidocs.net/16 02-5 딕셔너리 자료형 [TOC] ## 딕셔너리란? 사람은 누구든지 이름 = 홍길동, 생일 = 몇 월 며칠 등으로 구별할 수 있다. 파이썬은 영리하게도 이러한 대응 관계를 나타낼 ... wikidocs.net