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수리통계 분석 코딩 실습

[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

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대학원/통계프로그래밍 2023. 10. 17. 23:56
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