728x90 벡터2 다중 선형 회귀(Multivariable Linear regression) 앞서 배운 x가 1개인 선형 회귀를 단순 선형 회귀라고 한다. 이번 챕터에서는 다수의 x로부터 y를 예측하는 다중 선형 회귀에 대해서 이해한다. 1. 데이터에 대한 이해(Data Definition) 다음과 같은 훈연 데이터가 있습니다. 앞서 배운 단순 선형 회귀와 다른 점은 독립 변수 x의 개수가 이제 1개가 아닌 3개라는 점입니다. 3개의 퀴즈 점수로부터 최종 점수를 예측하는 모델을 만들어보자 독립 변수 x의 개수가 3개이므로 이를 수식으로 표현하면 아래와 같다. H(x) = w1x2 + w2x2 + w3x3 + b 2. 파이토치로 구현하기 우선 필요한 도구들을 임포트 하고 랜덤 시드를 고정한다. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functio.. 2024. 2. 2. 텐서 조작하기 벡터, 행렬, 텐서 개념 설명 벡터는 1차원으로 구성된 값을 말한다. 행렬은 2차원으로 구성된 값을 말한다.(= 2차원 텐서) 텐서는 3차원 이상으로 구성된 값을 말한다. 테이터사이언스 분야 한정으로 3차원 이상의 텐서는 그냥 다차원 행렬 또는 배열로 간주할 수 있습니다. 또한 주로 3차원 이상을 텐서라고 하긴 하지만, 1차원 백터나 2차원인 행렬도 텐서라고 표현하기도 합니다. PyTorch Tensor Shape Convetion *2D Tensor(Typical Simple Setting) |t| = (Batch size, dim) => (batch size × dimension) - 2D 텐서에 대한 예시를 들어보자 훈련 데이터 하나의 크기를 256이라고 가정해 보자. 훈련 데이터는 [3,1,2,5.. 2023. 12. 29. 이전 1 다음 728x90
