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@rickiepark
rickiepark committed Oct 9, 2021
1 parent 9fbd199 commit 3e0ef82
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Showing 6 changed files with 9,903 additions and 9,483 deletions.
6 changes: 3 additions & 3 deletions 01_the_machine_learning_landscape.ipynb
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -92,7 +92,7 @@
"cell_type": "markdown",
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"source": [
"책에 있는 코드는 데이터 파일이 현재 디렉토리에 있다고 가정합니다. 여기에서는 datasets/lifesat 안에서 파일을 읽어 들입니다."
"책에 있는 코드는 데이터 파일이 현재 디렉토리에 있다고 가정합니다. 여기에서는 `datasets/lifesat` 안에서 파일을 읽어 들입니다."
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -2979,7 +2979,7 @@
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "TensorFlow 2.4 on Python 3.8 & CUDA 11.1",
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
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"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.8"
"version": "3.7.3"
},
"nav_menu": {},
"toc": {
Expand Down
144 changes: 125 additions & 19 deletions 05_support_vector_machines.ipynb
View file
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -81,14 +81,16 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 라지 마진 분류"
"# 선형 SVM 분류"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"다음 몇 개의 코드 셀은 5장 앞부분의 그래프를 만듭니다. 실제 코드 예제는 그 이후에 나옵니다:"
"다음 몇 개의 코드 셀은 5장 앞부분의 그래프를 만듭니다. 실제 코드 예제는 그 이후에 나옵니다.\n",
"\n",
"**<그림 5–1. 라지 마진 분류> 생성 코드**"
]
},
{
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"source": [
"# 특성의 스케일에 민감함"
"**<그림 5-2. 특성 스케일에 따른 민감성> 생성 코드**"
]
},
{
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# 이상치에 민감함"
"## 소프트 마진 분류\n",
"\n",
"**<그림 5-3. 이상치에 민감한 하드 마진> 생성 코드**"
]
},
{
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"source": [
"# 라지 마진 vs 마진 오류"
]
},
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"다음이 5장의 첫 번째 코드 예제입니다:"
"**다음이 5장의 첫 번째 코드 예제입니다:**"
]
},
{
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"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"여러가지 규제 설정을 비교하는 그래프를 만들겠습니다:"
"**<그림 5-4. 넓은 마진(왼쪽) 대 적은 마진 오류(오른쪽)> 생성 코드**"
]
},
{
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"# 비선형 분류"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**<그림 5-5. 특성을 추가하여 선형적으로 구분되는 데이터셋 만들기>**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
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"plt.show()"
]
},
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"cell_type": "markdown",
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"**다음이 5장의 두 번째 코드 예제입니다:**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
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"polynomial_svm_clf.fit(X, y)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**<그림 5-6. 다항 특성을 사용한 선형 SVM 분류기> 생성 코드**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
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"plt.show()"
]
},
{
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"source": [
"## 다항식 커널 \n",
"\n",
"**다음 코드 에제:**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
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"poly_kernel_svm_clf.fit(X, y)"
]
},
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"cell_type": "markdown",
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"source": [
"**<그림 5-7. 다항식 커널을 사용한 SVM 분류기> 생성 코드**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
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"plt.show()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
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"## 유사도 특성"
]
},
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"cell_type": "markdown",
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"**<그림 5-8. 가우시안 RBF를 사용한 유사도 특성> 생성 코드**"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
Expand Down Expand Up @@ -939,6 +987,20 @@
" print(\"Phi({}, {}) = {}\".format(x1_example, landmark, k))"
]
},
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"## 가우시안 RBF 커널"
]
},
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"**다음 코드 예제:**"
]
},
{
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"execution_count": 20,
Expand All @@ -964,6 +1026,13 @@
"rbf_kernel_svm_clf.fit(X, y)"
]
},
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"cell_type": "markdown",
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"source": [
"**<그림 5-9. RBF 커널을 사용한 SVM 분류기> 생성 코드**"
]
},
{
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"cell_type": "markdown",
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"source": [
"# 회귀"
"# SVM 회귀"
]
},
{
Expand All @@ -1043,6 +1112,13 @@
"y = (4 + 3 * X + np.random.randn(m, 1)).ravel()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**다음 코드 예제:**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
Expand All @@ -1066,6 +1142,13 @@
"svm_reg.fit(X, y)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
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"source": [
"**<그림 5-10. SVM 회귀> 생성 코드**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
Expand Down Expand Up @@ -1165,6 +1248,13 @@
"**노트**: 향후 버전을 위해 사이킷런 0.22에서 기본값이 될 `gamma=\"scale\"`으로 지정했습니다."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
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"source": [
"**다음 코드 예제:**"
]
},
{
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"execution_count": 27,
Expand All @@ -1188,6 +1278,13 @@
"svm_poly_reg.fit(X, y)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
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"source": [
"**<그림 5-11. 2차 다항 커널을 사용한 SVM 회귀> 생성 코드**"
]
},
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"cell_type": "markdown",
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"# SVM 이론"
"# SVM 이론\n",
"\n",
"## 결정 함수와 예측"
]
},
{
Expand All @@ -1272,6 +1371,13 @@
"$"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
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"source": [
"**<그림 5-12. iris 데이터셋의 결정 함수> 생성 코드**"
]
},
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"execution_count": 30,
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"# 작은 가중치 벡터가 라지 마진을 만듭니다"
"**<그림 5-13. 가중치 벡터가 작을수록 마진은 커집니다> 생성 코드**"
]
},
{
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"# 힌지 손실"
"**힌지 손실 그림 생성 코드**"
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -2891,7 +2997,7 @@
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "TensorFlow 2.4 on Python 3.8 & CUDA 11.1",
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
Expand All @@ -2905,7 +3011,7 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.8"
"version": "3.7.3"
},
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Expand Down
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