Machine learning

[Julia, Turing] Tutorial – 08 Multinormial Logistic Regression

베이즈 다항 로지스틱 회귀(Multinormial Logistic Regression)를 사용하는 방법과 이를 사용하여 Iris(붓꽃) 의 특성과 분류를 학습하고 신규 특성으로 부터 붓꽃을 분류하는 방법을 알아 봅니다. 키워드 베이즈 다항 로지스틱 회귀 프로세스

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[Julia, Turing] Tutorial – Bayesian Neural Network

Neural Network는 예를 들어 이 예제 처럼 선형회귀(Linear Regression)으로 분류하기 어려운 분류를 수행 할 수 있다. 베이즈 추론과 샘플링으로 얻고 싶은것은 신경망의 가중치와 편향에 대한 사후분포를 얻고 이를 통해 신경망을 재구성 하여 선형회귀에서 분류하기 어려운 분류 문제를 해결한다. 이 튜토리얼에서는 머신러닝 도구 제품군인 Turing과 Flux의 조합을 사용해 베이지안 신경망을 구현하는 방법을 보여드립니다. 분류 알고리즘을 구현하는

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