[TIL] 21.07.06다중 선형 회귀
#예제문제 data=[[0.3,12.27],[-0.78,14.44],[1.26,11.87],[0.03,18.75],[1.11,17.52],[0.24,16.37],[-0.24,19.78],[-0.47,19.51], [-0.77,12.65],[-0.37,14.74],[-0.85,10.72],[-0.41,21.94],[-0.27,12.83],[0.02,15.51],[-0.76,17.14],[2.66,14.42]] inc=[i[0] for i in data] old=[i[1] for i in data] import tensorflow.compat.v1 as tf tf.compat.v1.disable_v2_behavior() import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n..
2021. 7. 6.
[TIL] 21.07.05tensorflow 2일차 matplotlib.pyplot 과 다양한모양
#어떻게 표현되는지 확인 import tensorflow as tf a=tf.constant(2) b=tf.constant(3) c=tf.constant(5) add=tf.add(a,b) sub=tf.subtract(a,b) mul=tf.multiply(a,b) div=tf.divide(a,b) print('add=', add.numpy()) print('sub=', sub.numpy()) print('mul=',mul.numpy()) print('div=',div.numpy()) mean=tf.reduce_mean([a,b,c]) sum= tf.reduce_sum([a,b,c]) print('mean=',mean.numpy()) print('sum=',sum.numpy()) matrix1=tf.cons..
2021. 7. 5.
[TIL]21.07.02tensorflow 1.x버젼으로 tensor 이해하기
tensorflow를 사용해서 경사하강법을 적용하기전에 numpy등을 활용해서 데이터를 가지고 기울기와 y절편값 즉 wight,bais를 찾는 법을 연습했다. #연습문제 경사하강법-텐서플로우 미사용 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data=[[2,81],[4,93],[6,91],[8,97]] x=[i[0] for i in data] y=[i[1] for i in data] plt.figure(figsize=(8,5)) #figre 기름 그릴 영역을 나타내는 객체를 만들어주고 편집할수있게해줌 plt.scatter(x,y) #연속형 변수의 산점도 그래프를 표현하는 함수 plt.show()#메모리상에 정리된 차트를 ..
2021. 7. 2.