가장 쉬운 CNN (convolutional neural network) 예제
By Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) | 2019년 11월 10일 |
가장 쉬운 CNN (convolutional neural network) 예제 Source: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------import numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, poolingfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.datasets import mnist np.random.seed(123)
Cheat sheet series for Python
By Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) | 2019년 3월 25일 |
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가장 쉬운 가우시안 프로세스 회귀,분류
By Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) | 2020년 1월 24일 |
가장 쉬운 가우시안 프로세스 회귀, 분류 가우시안 프로세스는 회귀, 분류 문제를 풀기 위한 지도학습 방법이다. 확률론적 예측을 가능하게 해준다. 너무 큰 다차원 공간에서 방법 고유의 효율성을 잃어버릴 수 있다. 훈련된 데이터를 적극적으로 사용한다. 계속해서 훈련 데이터를 추가한다. 훈련하는 데이터의 수가 너무 많지 않을 경우에 사용하는 회귀 방법이다. 무한차원의 다중변수 가우시안 분포 평균 함수, 상호분산 함수 import sklearn.gaussian_process as gp# X_tr <-- training observations [# points, # features] # y_tr <-- training labels [# points] # X_te <-- t