JavaScript7 63일차 머신러닝 - Logistic Regression / jQuery[JS] - 이벤트, AJax, 동기/비동기식 통신 21.06.09 Machine Learning @선형 모델을 이용한 분류 알고리즘( Logistic Regression ) 학습 데이터의 특성과 분포를 나타내는 최적의 직선을 찾고( Linear Regression ) 그 직선을 기준으로 데이터를 분류( Classification ) Regression(회귀)가 붙지만 분류 모델 Logistic Regression은 Classification 알고리즘 중에서도 정확도가 높은 알고리즘, 딥러닝에서 기본 구성 요소로서 사용되고 있음 % 선형 모델로 해결할 수 없는 경우!! => 단적인 예로 흡연량과 폐암 발병의 관계가 있다. => 그냥 간단히 생각해도, 계속 늘어나는 흡연량과 폐암 발병률에 대해서 선형적인 선으로 나누기는 힘들것. % Sigmoid - 선형 .. 2021. 6. 9. 61일차 머신러닝 - 선형회귀 모델 성능 평가 법 / JavaScript - 태그 속성 수정 21.06.07 Machine Learning @회귀( Regression ) => 학습 데이터를 이용하여 데이터의 특성과 상관 관계 등을 파악하고, 그 결과를 바탕으로 학습 데이터에 없는 미지의 데이터가 주어졌을 경우에, 연속적인 (숫자) 값으로 예측하는 것. % 선형 회귀( Linear Regression ) 선형 회귀는 말 그대로 "선형적"으로 해당 데이터를 분석 및 예측하는 것. 위의 예시에 나온 "시험 성적"이란 데이터를 의 형태로 예측 가능하다는 것이다. 정리하면 "선형회귀"란 학습 데이터에 없는 미지의 데이터에 대한 값을 예측할 때,직선을 그려서 값을 예측하는 방법. @회귀 모델의 성능 평가 방법 - 선형회귀 => 당연하지만 오차, 에러 등 무엇이든 작을 수록, 내가.. 2021. 6. 7. [JavaScript] Static / Live Collection, Selector와 ElementBy 차이. @ getElementBy와 querySelector의 차이점 "querySelector"는 지정한 그룹과 일치하는 document안의 첫번째 값 을 반환한다. "querySelectorAll"은 지정된 모든 값 을 부른다. "getElementBy-"는 By 뒤의 키워드(id,class...)를 통해 일치하는 값 을 반환한다. 두 명령어 모두 일치하는 값이 없다면 null을 반환한다. 두 명령어의 다른점은 반환되는 형태가 "Node List"냐 "HTMLCollection"이냐에 있다. @ NodeList VS HTMLCollection( Live & Static Collection ) % NodeList => element.childNodes나 querySelectorAll( )과 같은 메소드에 의해.. 2021. 6. 5. 60일차 JavaScript - DOM, 정적/동적 Collection, Selector와 ElementBy의 차이 21.06.04 JavaScript @JavaScript 작성 방식 3가지 Inline 방식: "onclick"이라는 핸들러 속성을 사용하는 방식으로 자주 사용하지 않는 방법 이다. 내부 작성: HTML 페이지 내 에 코드가 길다만 별거 없다. 3개의 Tag, 4개의 버튼, 4개의 버튼 이벤트 를 만들었다. "getElementByID"를 통해 각 ID명을 갖고 있는 Tag들을 호출 하여 변수에 담았다. "innerHTML"은 지정한 객체에 HTML 언어를 추가 할 수 있는 명령어이다. "btn4"라는 객체를 통한 함수는 각 태그들의 내용을 비어있도록 만들었다. @JS - Element 요소 접근 => 직관적으로 해석해도 된다. 이름 그대로 지정한것들을 가져온다는 뜻. @ getElementBy와 que.. 2021. 6. 4. 59일차 XGBoost / JavaScript - 배열실습, 함수 21.06.03 Machine Learning @XGBoost 결정 트리 기반의 앙상블 모델에서 가장 각광받고 있는 알고리즘의 하나 분류에 있어서 일반적으로 다른 머신 러닝 모델보다 뛰어난 성능을 나타냄 GBM을 기반으로 하지만, GBM에서 제공하지 않는 Early Stopping 기능과 과대적합 방지를 위한 규제가 포함됨으로써 GBM의 단점인 느린 학습 시간과 과대적합의 문제를 해결하였음 대규모 머신 러닝 문제에 그래디언트 부스팅을 적용하려면 XGBoost를 사용 분류와 회귀가 모두 가능 %XGBoost - 매개변수 ================================================ JavaScript @JS 배열 선언 및 생성 실습 "push"는 배열에 값을 대입 하는 방법 중 하.. 2021. 6. 3. 58일차 JavaScript - 숫자 연산, 조건문, 배열, 난수 21.06.02 JavaScript @JS 조건문 실습 - 숫자연산 그림과 같이 "prompt"창을 통해 각 과목의 점수를 입력 받고 , Console창에 학점 및 평균을 출력 한다. 풀다보면 알겠지만 각 변수 및 평균 값을 형변환하지 않으면 원하는 값이 이상하게 나온다. 아래처럼 57일차에도 언급했지만 JS는 문자가 숫자라면 자기 알아서 그냥 연산해버린다. 즉, 위의 경우는 405060을 3으로 나눈 결과를 출력하였다. 때문에, 내가 원하는 값을 얻기 위해서는 각 변수를 숫자로 형변환 해줘야 한다. 아래는 해당 실습에 대한 코드 및 결과 이다. @JS 조건문 실습 - 배경 색 변경 57일차에서 배경화면을 바꾸는 법을 배웠는데, 해당 실습은 조건문을 적용한 실습이다. 아래는 진행한 실습의 코드이다. "d.. 2021. 6. 2. 이전 1 2 다음
