Turn on/off motor using STM32F107VC board,relay module, button and register
목표 스캐터 파일의 이해 및 플래시 프로그래밍 릴레이 모듈의 이해 및 임베디드 펌웨어를 통한 동작
최근 포스트
3-3. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - 특성공학과 규제
다중 회귀 농어 무게에 대한 예측에서, 농어의 길이뿐만 아니라 농어의 높이과 두께도 함께 사용하여 예측하여보자. 또한 이전 절에서 처럼 3개의 특성을 각각 제곱한 것을 추가한다. 도한 각 특성을 서로 곱하여 또 다른 특성을 만들 수도 있다. 이렇게 기존의 특성을 사용해 새로운 특성...
3-2. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - 선형회귀
K-최근접 이웃의 한계 이전과 같이 농어의 무게를 예측하는 K-최근접 이웃 회귀 모델을 만들어보자 ```py import numpy as np
3-1. 회귀 알고리즘와 모델 규제 - K-최근접 이웃 회귀
K-최근접 이웃 회귀
2-2. 데이터 다루기 - 데이터 전처리
넘파이로 데이터 준비하기 도미와 빙어 데이터를 준비할 때 넘파이를 이용해보자. 먼저 생선 데이터를 준비한다.
2-1. 데이터 다루기 - 훈련 세트와 테스트 세트
지도 학습과 비지도 학습 지도학습은 훈련하기 위한 데이터와 정답이 필요하다. 데이터와 정답을 입력(input)과 타깃(target)이라 부르고, 이 둘을 합쳐 훈련 데이터라고 부른다. 지도학습은 정답을 맞히는 것을 학습한다. 지도학습에는 K-최근접 이웃 알고리즘이 있다.
단층 퍼셉트론(SLP) - 이진 판단
이진 판단 문제의 신경망 처리 이진 판단 문제는 예/아니오 혹은 0/1 같은 두 가지 값 중 하나로 답하는 문제다. 가중치와 편향을 이용하는 퍼셉트론의 연산은 두 가지 값으로 결과를 제한하기 힘들다.
오픈 소스 기반의 그림 인공지능과 거대 언어 모델 사용을 위한 일반 소비자용 NVIDIA GPU 비교:서베이
저자 : 부산대학교 전기컴퓨터공학부 정보컴퓨터공학전공 김태훈
회귀 분석 - 전복의 고리수 추정 신경망
목적 [파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝] 책에서 첫번째로 나오는 전복의 고리 수 추정 신경망 파이썬 코드를 분석해보고자 한다. 데이터 kaggle의 전복 데이터셋은 4000여마리의 전복에 대해 8가지 특징값과 전복의 고리 수가 들어있다.
단층 퍼셉트론(SLP) - 회귀 분석
단층 퍼셉트론 신경망 구조