[Python] AI를 활용한 무인이동체 개발 교육 20일차 (22.06.27)

1) 회귀분석 (回歸 分析, Regression Analysis)
- 통계학에서, 회귀 분석(回歸 分析, regression analysis)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다.
- 회귀분석은 시간에 따라 변화하는 데이터나 어떤 영향, 가설적 실험, 인과 관계의 모델링등의 통계적 예측에 이용될 수 있다.
- 회귀(영어: regress 리그레스[*])의 원래 의미는 옛날 상태로 돌아가는 것을 의미한다. 영국의 유전학자 프랜시스 골턴은 부모의 키와 아이들의 키 사이의 연관 관계를 연구하면서 부모와 자녀의 키사이에는 선형적인 관계가 있고 키가 커지거나 작아지는 것보다는 전체 키 평균으로 돌아가려는 경향이 있다는 가설을 세웠으며 이를 분석하는 방법을 "회귀분석"이라고 하였다. 이러한 경험적 연구 이후, 칼 피어슨은 아버지와 아들의 키를 조사한 결과를 바탕으로 함수 관계를 도출하여 회귀분석 이론을 수학적으로 정립하였다.

2) 선형회귀

3) Cost(Loss) funtion

4) 손실함수(loss, cost)

[활용 예제 1]
1) 소스코드

2) 결과

[실습 소스코드 및 결과 (06/27)]

 

5) 로지스틱 회귀

6) 로지스틱 회귀를 이용한 이진 분류
- 로지스틱 회귀 계수 확인

 

7) 로지스틱 회귀로 다중 분류 수행하기

 

8) 소프트맥스 함수

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  ▶ 자료 출처 1 : https://colab.research.google.com/drive/1iWj-DHScg4Z6yR8nctNQoW7d2HvWpFkf

 ▶ 자료 출처 2 : https://colab.research.google.com/drive/1iZZ9gfy8sBysSdchNwPNtNHKESpLRV1Q

 ▶ 수업 내용 : 

20일차 - 2022. 06. 27 (월).txt

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교육은 우리 자신의 무지를 점차 발견해 가는 과정이다.
Education is a progressive discovery of our own ignorance.