MATH & ML

hyperparameter?hyperparameter란 machine learning 학습을 할 때에 더 효과가 좋도록 하는 주 변수가 아닌 자동 설정 되는 변수를 의미한다. 그 hyperprarmeter의 예시로는 다음과 같은 것들이 있다.1. learning rategradient를 할 때에 iteration마다 얼마나의 gap으로 빠르게 혹은 느리게 이동할지 결정하는 계수 2. error function실제 아웃풋과 우리가 계산한 아웃풋 사이의 차이를 error function이라고 하는데 이 때 이 둘의 차이를 어떠한 방식으로 계산할지에 따라 error function이 달라지는데 이 또한 무엇으로 할지는 hyperparmeter로서 무엇을 고를지 잘 정해야한다. 3. batch sizemini ..

loc, iloc 이 둘은 dataframe 내에 해당 row나 column을 찾을 때 사용한다. (1) 먼저 기본적으로dataframe.[뭐시기] = dataframe의 뭐시기에 해당하는 row 선택(참고 => .없이 그냥 []로만 불러내면 column 만 선택가능 => dataframe['무엇'] = dataframe의 '무엇'이라는 이름을 가진 column 을 선택)dataframe.[뭐시기,무엇] = dataframe의 뭐시기 row중에 무엇 column 에 속하는 entry 선택dataframe[뭐시기:뭐시여] = dataframe의 뭐시기~뭐시여 의 모든 row를 전부 선택dataframe[:뭐시여] = dataframe의 처음부터 뭐시여 까지의 모든 row를 전부 선택 그렇담 iloc, lo..