지도 학습에 목적 함수로는 크게 2개로 나눌 수가 있다. Regression Classification Objective Functions for Regression keras에서는 많은 Regression에 대한 목적 함수를 제공하고 있다. Regression 문제는 아래와 같이 D차원 공간 $R^D$의 독립 변수인 $x$와 종속 변수인 $y$ 사이에 선형 관계를 설정해야 한다. 2가지 관점에서 볼 수 있다. Ordinary Least Squares (uses Mean Squared Error, see above) Maximum Likelihood Estimation. $$y_i(x_i,w)=w_0+w_1x_{i1}+w_2x_{i2}+...+w_Dx_{iD}+\epsilon_i, \text{ i=1,2..

sklearn을 사용해서 sklearn에서 제공하는 다양한 분류 모델들을 비교하는 코드를 만들려고 한다. 원래는 한 Pipeline에 다 하려고 했는데, 먼가 자꾸 꼬여서 그냥 여러 개를 만드는 방향으로 바꿨다. from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline , make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler ,OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.im..