비선형 2 썸네일형 리스트형 인공 신경망 기초 Perceptron Perceptron은 초기의 인공 신경망으로, 사람의 신경망을 모방하여 다수의 입력을 받아서 하나의 결과를 내보내는 알고리즘입니다. 각 입력에 가중치를 곱하여 임계치를 기준으로 정보(데이터)를 전달합니다. 단층 퍼셉트론은 입력층과 출력층으로 구성되며, 다층 퍼셉트론은 입출력 사이에 은닉층이 추가되어있으며, 은닉층에서 비선형으로 만들어주는 활성화함수가 있다. 더보기 예를 들어, Perceptron을 사용하여 AND 게이트를 구현한다고 가정해보겠습니다. AND 게이트는 두 입력이 모두 참일 때만 출력이 참이 되는 논리 연산입니다. Perceptron은 두 입력에 대한 가중치를 곱하고 임계치를 적용하여 출력을 계산할 수 있습니다. def perceptron(input1, input2.. [통계] Day 3-1 상관 분석 데이터 분석과 통계 분야에서 중요한 개념 1. 상관 분석 (Correlation Analysis): - 변수 간의 관련성을 측정하는 통계 기법. - 두 변수 사이의 선형 관계 정도를 파악하며, 두 변수 간의 상관계수로 표현됨. - 피어슨 상관계수, 스피어만 상관계수, 켄달의 타우 등이 있음. 2. 피어슨 계수 (Pearson Correlation Coefficient): - 두 연속형 변수 간의 선형 상관관계를 측정하는 방법. - -1과 1 사이의 값을 가지며, 0은 상관관계가 없음을 나타냄. - 피어슨 상관계수 공식: \[ r = \frac{\sum{xi−ˉxyi−ˉy}}{\sqrt{\sum{xi−ˉx^2} \cdot \sum{(y_i.. 이전 1 다음
