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세종대학교 소프트웨어 특강 과제1

세종대학교 A+ 점수를 맞은 과제물입니다. *복제 및 게시를 엄격히 금지합니다. 발견 시 가능한 모든 법적 조치를 할 것입니다. (실행화면은 실제와 관련이 없습니다. 게시를 위해 첨부하였습니다.) import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/data-1.xlsx", sheet_name = 'HW1-2') data['color'] = data["Class"].map({"Iris-versicolor" : "#0000FF", "Iris-virginica" : "#00FF00"}) plt.scatter(data['Petal_Length'], # x data['Petal_Width'], # y c=data['color'], alpha=0.5) plt.show() python, colab
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최초등록일 2023.06.24 최종저작일 2021.07
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세종대학교 소프트웨어 특강 과제1
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    소개

    세종대학교 A+ 점수를 맞은 과제물입니다.
    *복제 및 게시를 엄격히 금지합니다. 발견 시 가능한 모든 법적 조치를 할 것입니다.

    (실행화면은 실제와 관련이 없습니다. 게시를 위해 첨부하였습니다.)

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    data = pd.read_excel("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/data-1.xlsx", sheet_name = 'HW1-2')
    data['color'] = data["Class"].map({"Iris-versicolor" : "#0000FF", "Iris-virginica" : "#00FF00"})
    plt.scatter(data['Petal_Length'], # x
    data['Petal_Width'], # y
    c=data['color'],
    alpha=0.5)
    plt.show()

    python, colab

    목차

    없음

    본문내용

    1. Given the data in the “HW1-1” tab of the file “data-1 .xlsx”, answer the following questions:
    (a) Find a linear regression model that best fits to the data points. Justify your answers.

    < 중 략 >

    (d) Write a code to determine the optimal parameters of the hypothesis function that best fits to the data using gradient descent algorithm.
    Stochastic Gradient Descent는 cost function J(w)가 최솟값이 되는 w값, 즉 J(w)의 도함수가 0이 되는 w을 찾는다.
    Stochastic Gradient Descent의 Pseudocode는 다음과 같다.

    < 중 략 >

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    참고자료

    · 없음

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    • 1. Linear Regression
      Linear regression is a fundamental machine learning algorithm that is widely used for predicting a continuous target variable based on one or more input variables. It is a simple yet powerful technique that can be applied to a variety of real-world problems, such as predicting housing prices, stock market trends, or sales forecasts. The key advantage of linear regression is its interpretability - the model coefficients can be easily understood and the relationships between the input and output variables can be clearly explained. Additionally, linear regression is computationally efficient and can handle large datasets with relative ease. However, linear regression also has its limitations, as it assumes a linear relationship between the input and output variables, which may not always be the case in complex real-world scenarios. In such cases, more advanced techniques like polynomial regression or regularized regression may be more appropriate. Overall, linear regression remains an essential tool in the data scientist's toolkit and continues to be widely used in both academic and industry settings.
    • 2. Logistic Regression
      Logistic regression is a powerful machine learning algorithm used for binary classification problems, where the goal is to predict whether an instance belongs to one of two classes. Unlike linear regression, which is used for predicting continuous target variables, logistic regression is designed to predict a binary outcome, such as whether a customer will churn or not, or whether a loan applicant will default or not. The key advantage of logistic regression is its ability to model the probability of an event occurring, which can be useful for decision-making and risk assessment. Logistic regression also provides interpretable model coefficients, allowing for the identification of the most important predictors in the model. Additionally, logistic regression is relatively simple to implement and can handle a wide range of input variables, including both numerical and categorical features. However, logistic regression also has its limitations, such as its sensitivity to outliers and its inability to capture complex non-linear relationships. In such cases, more advanced techniques like decision trees or neural networks may be more appropriate. Overall, logistic regression remains a widely used and versatile machine learning algorithm, particularly in the fields of finance, healthcare, and marketing.

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