목록대학원/통계프로그래밍 (3)

수리통계 분석 코딩 실습

[torch] torch.stack을 이용한 데이터 쌓기 with Boston data

✔ 여러개의 torch.tensor를 쌓을 수 있는 torch.stack에 대해 알아보자  모델을 적합하기 위해 X matrix를 만들 때 열로 데이터를 쌓아야 할 때가 있다.그럴때, torch.stack을 이용할 수 있다. 1. torch.stacktorch.stack이란? torch.tensor값을 행 혹은 열의 형태로 쌓아주는 방법  torch.stack의 방식은 다음과 같다. 우리는 axis = 1 즉, 열 방향으로 붙여주는 것만 생각한다! 행 방향으로 붙이고 싶으면 axis = 0으로만 바꿔주면 된다!  Boston 데이터를 이용해보자 [1] Boston 데이터 로드를 위한 패키지 import!pip install ISLPcolab으로 사용시 반드시 위의 cell을 돌려준 뒤 runtime을 다..
대학원/통계프로그래밍 2023. 10. 23. 22:22
[torch] Loss 함수를 이용한 학습 모델링

1. 목적함수란? data(X,Y)가 주어졌을 때, ✔ 최적화하고싶은 함수를 정한 뒤, 추정하고 싶은 값을 구하는 근사치(using X)를 분류해 알아둬야한다. ❗ 다시말해, 최적화하고 싶은 함수는 추정치인($Y_{hat}$)과 $Y$값의 차이를 계산할 수 있는 방법(mse, rmse, 유클리디안거리 등)이 되는 것이고 추정하고 싶은 값($Y_{hat}$)은 $X$를 이용해 만드는 우리의 모델이 되는 것이다. 즉, $loss$에 사용되는 것이 최적화하고 싶은 함수(opitm function) 가 되는 것이고 이 loss의 미분을 계산해서 $Y_{hat}$의 weight(linear regression에선 coeff)를 update 시켜주는 것이다. 이해하기 쉽게 데이터를 만들어 구성해 아래 Y의 추정치가..
대학원/통계프로그래밍 2023. 10. 18. 00:43
[torch] linear regression with Boston, Catseats data

보호되어 있는 글입니다.
대학원/통계프로그래밍 2023. 10. 17. 23:56
이전 Prev 1 Next 다음