파이토치 강의 정리

- 파이토치는 정수 형을 float 인 실수형으로 변환해야된다.

- rand 와 randn 의 차이 

- tensor ---> numpy 으로 변환

- tensor [0 : 행 1: 열]

- mul 과 matmul 의 차이 

mul 는 말그대로 곱함

matmul 은 내적

- view 으로형태 바꿈

- dim=0 이면 밑으로dim=1 이면옆으로 

- model 에 있는 forward 가 자동으로 실행됨 따라서 그냥 매개변수만 넣음

- loss _fuction 은=nn.MSELoss() 으로 생성된 객체임  생성된 객체에 매개변수를 넣은

. 

 - 손실함수를 계산하고 손실함수가 최적값이 아니면 w와b를 다 업데이트 함

 

- 선형 데이터

- 다중 데이터

- 3개의 가중치와 b가 필요한것을 볼수 있음

- 앞에서 나눈 x_train 은 모델model( x_train) 을주고 

- loss 값을 할떄는 ( 비교 ) y_train사용함 

 

- 들어가는건 3 개 나오는건 1 이다.

- 이 모델은 input_nodes 를 넣어야되는데 이 노드는 선언시 넣어주는것을 볼수있다, 

 

-

 -loss.item()을 통해 loss의 스칼라 값을 가져올 수 있다

- 로지스틱 회귀는

0 인지 1 인지를 분류하는 classification 모델이다. 따라서 선형 -> sigmoid 함수를 쓴다.

-  연속값을 갖는 선형 회귀 때와는 다른 손실함수가 필요하다. 

 

-  x을 넣었을떄 1인 확률 과 0 이나올 확률을 하나의 식으로 정리한다.

- y^t 인 이유는 t는 1과 0 둘중 하나만 나오기 때문에 . 계산해보면 하나는 없어지는것을 볼수 있다.

 

- x에 대해서t가 나올 각각의 함수는 독립이기 때문에 곱하기로 나타낸다.

- - logL 을 한이유는 : 최대화를 최소화로바꿈

  

-8 장당뇨병 

- 각각의 오류에 대해서 정확도를 구하는 코드를 열심히 보자    ==> accurancy 나옴

-  오버 피팅을 방지하기 위함 : vaildation