유진정의 기록

Chapter 4. Backpropagation and NN part 1 | Chapter 5. Training NN part 1 | Chapter 6. Training NN part 2 * 역전파(Backpropagation)신경망에서 오차를 각 층의 가중치와 편향으로 되돌리는 과정 모델이 오차를 최소화하는 방향으로 학습1. Forward Pass: 입력에서 출력 방향으로 계산하여 오차를 계산하고 local gradient를 저장.2. Backward Pass: 출력에서 입력 방향으로 오차를 다시 전파하며 전역 그래디언트를 계산3. Gradient Descent: 그래디언트를 사용하여 가중치를 업데이트1. 오차 계산: 출력층에서 실제 값과 예측 값 사이의 오차를 계산2. 역전파: 오차를 입력층까지 거꾸..

보호되어 있는 글입니다.

보호되어 있는 글입니다.

보호되어 있는 글입니다.

from scipy import statsz_scores = stats.zscore(train[numcols].drop(['총연체금액','연체계좌수'], axis = 1))outlier_ratio = {}threshold_to_try = {}for threshold in np.linspace(3,10,71): outliers_z = train.drop(['총연체금액','연체계좌수'],axis=1)[(z_scores > threshold).any(axis=1)] train_drop_outlier = train.copy()[(z_scores train.head()train.info()2등 하신분이에요 1. 총상환이자와 총상환원금 중심 설계EDA에서, 총상환이자와 총상환원금이 예측에 매우 중요하다는..

보호되어 있는 글입니다.