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파이썬 프로그래밍76

지수가중이동평균(Exponentially Weighted Moving Average)-2 이번 시간에는 2017년 서울의 1년 평균 기온 그래프를 분석하고 numpy를 이용해 표현하는 방법을 알아볼 것이다. 이 글을 처음 읽는다면 지수가중이동평균(Exponentially Weighted Moving Average)-1 을 먼저 읽고 오길 바란다. (같이 보면서 읽는다면 더 좋다) 위 자료는 Daily Temperature of Major Cities 라는 자료에서 발췌한 것이다. 1. 데이터 확인 위 자료를 내려받고 임포트한 다음 matplotlib로 그려보자. 코드는 아래와 같다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy import genfromtxt data = genfromtxt('2017_seoul_temperat.. 2022. 1. 24.
지수가중이동평균(Exponentially Weighted Moving Average)-1 외국에 사는 사람이 대한민국 서울에 놀러가기 위해 인터넷에 '서울의 평균 온도'를 검색했다고 하자. '기상청 날씨누리'에 따르면 서울의 연평균 온도는 12.8도이다. 외국인은 이 자료를 보고 서늘하다 생각해 두툼한 옷을 입고 '8월'에 휴가를 받고 입국했다. 공항에 내린 외국인은 무슨 생각을 했을까? 그림은 2021년 서울의 온도를 나타낸 것이다. 알다싶이 서울을 비롯한 우리나라는 연교차가 매우 크다. 일주일 간 서울로 휴가를 받았을 때 날씨를 확인한다면 어느 날짜의 날씨를 확인할까? 당연히 휴가 가는 날의 날씨를 확인하지 않을까? 데이터도 마찬가지다. 어떤 데이터를 어떤 시각에서 바라볼지 생각해 봐야 한다. 1. 평균(Average) 평균은 단순하게 전체 데이터 합을 데이터 갯수로 나눈 것이다. 수식으.. 2022. 1. 24.
18. 다층 퍼셉트론(MPL)의 등장-2.비선형 회귀식(실습) 저번시간에 키와 몸무게의 관계를 예측하는 모델을 만들기 위해 다층 퍼셉트론과 ReLU 활성화함수를 이용하고 순방향과 역전파를 수학적으로 표현해 보았다. 이번 시간에는 수학적 표현을 Numpy 코드로 표현해 보고 Pytorch 결과와 비교해보도록 하겠다. 1. 데이터 정의 저번시간에 정의한 데이터, 가중치 및 편향 설정이다. 1) 입력 : input (batch_size, 1) 2) 목표값 : target (batch_size, 1) 3) 가중치 및 편향 (1) G1 가중치 : W1 (8, 1) , G1 편향 : B1 (8, 1) (2) G2 가중치 : W2 (4, 8) , G1 편향 : B2 (4, 1) (3) G3 가중치 : W3 (1, 4) , G1 편향 : B3 (1, 1) 코드로 표현하면 아래와 .. 2022. 1. 21.
17. 다층 퍼셉트론(MPL)의 등장-2.비선형 회귀식(심화이론) 저번시간에 단순 선형회귀식의 한계를 확인하고 대책으로 비선형 회귀식을 제시하였다. 이를 위해 다층 퍼셉트론의 이용과 비선형함수로 시그모이드 대신 ReLU 함수를 사용할 것을 확인하였다. 순방향 전파는 아래와 같다. G는 선형연산(WX + B) 이고 R은 ReLU 함수이다. 이번 시간에는 순방향 전파, 역전파를 이용한 도함수를 구할 것이다. 1. 데이터 정의 데이터는 아래와 같이 키, 몸무게를 이용할 것이다. '12. 단층 퍼셉트론의 한계-2.선형 회귀식의 한계' 에서 아래와 같은 데이터에서는 선형 회귀식으로 모델을 만들기 어렵다고 결론을 내렸었다. 그야말로 총체적 난국이다 (...) 입력, 목표값, 가중치, 편향은 아래와 같다. shape을 유심히 보길 바란다. 1) 입력 : input (batch_si.. 2022. 1. 21.

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