해당 부분은 numpy로 생성되는 행렬의 크기와 관련이 있습니다. (25,2),(25,1)은 row(행의 개수)와 col(열의 개수)를 차례대로 의미하며, (25,2)는 25개의 행, 2개의 열을 가지는 행렬(25X2), (25,1)은 25개의 행, 1개의 열을 가지는 행렬 (25X1)을 의미하는 것 입니다.
@@ddoddoss (25,2) 은 25개의 데이터가 2차원 공간상에 있다는 것을 의미하니까 각 개별 데이터가 (X, Y)의 값으로 이루어진거고, (25, 1)은 25개의 데이터가 1차원의 공간상에 있다는 것인데, 이것은 레이블링된 결과가 값 하나로 이루어졌다는 뜻인것 같네요
안녕하세요 동빈나님 저 이 동영상 보고 정말 급하게 여쭤볼게 있습니다ㅠㅠ 꼭 보시면 답변해주시면 좋겠습니다.. 랜덤으로 데이터를 뿌리는 것 말고 제가 직접 엑스값과 와이값을 지정한 데이터를 학습시킬 수 있나요? 그렇게 한다면 어떤 부분이 달라지는지 궁금합니다ㅠㅠ (인공지능 분야에 관해 엄청 자세히 알지 않아서 혹시 답변해주신다면 쉽게 설명해주셨으면 좋겠습니다ㅠㅠ 사정상 저걸 알아야하는 일이 생겼어요..!)
항상 잘 보고 있습니다. 혹시 KNN은 지도 학습이 아닌가요? 이미 라벨링된 정보에 따라 새로운 데이터를 특정 집단으로 묶는 걸로 알고 있어서요~
그니까요 저도 이거 궁금했는데 colab 맨위에 비지도라고 써있어서;;
헛? ㄷㄷㄷ 지도 학습이 맞습니다~ 제가 무슨 생각으로 저렇게 써놨는지 모르겠네요... ㅠㅠ 말씀하신 내용이 맞습니다. 죄송합니다. 수정해 놓겠습니다!
저도 응 ? 뭐지 싶어서 찾아봄 ㅜ 내 시간 ㅜ~~
KNN은 대표적인 지도학습의 예로 분류 중 하나인 클러스터링(군집분석)(비지도학습)과 구분되는 개념으로 알고 있어서 의문이 있습니다. 영상 50초 쯤에 비지도학습의 예시라고 말씀하시길래 질문드립니다.
같은 거리에 있는 점이 여러개 있다면 어떻게 카운트 해야하나요? 예를들어 k를 5라고 했는데 가장 가까운 점 1개랑 그다음 가까운점인데 그것과 동일한 점이 8개가 된다면 k=5에 해당하는 결과를 어떻게 구하나요?
감사합니다
trainData = np.random.randint(0,100,(25,2))
response = np.random.randint(0,2,(25,1))
해당 부분은 numpy로 생성되는 행렬의 크기와 관련이 있습니다. (25,2),(25,1)은 row(행의 개수)와 col(열의 개수)를 차례대로 의미하며, (25,2)는 25개의 행, 2개의 열을 가지는 행렬(25X2), (25,1)은 25개의 행, 1개의 열을 가지는 행렬 (25X1)을 의미하는 것 입니다.
@@mt8ow5ov8i 혹시 그 행과 열이 뭘 얘기하는지 여쭤봐도 될까요? 넘파이에서 생성되는 행렬의 크기면 저 그래프에서 확인할 수 있는 행렬인건가요?
@@ddoddoss (25,2) 은 25개의 데이터가 2차원 공간상에 있다는 것을 의미하니까 각 개별 데이터가 (X, Y)의 값으로 이루어진거고,
(25, 1)은 25개의 데이터가 1차원의 공간상에 있다는 것인데, 이것은 레이블링된 결과가 값 하나로 이루어졌다는 뜻인것 같네요
이형님 짱 멋지시네
ㄱㅅ합니다
안녕하세요 동빈나님 저 이 동영상 보고 정말 급하게 여쭤볼게 있습니다ㅠㅠ 꼭 보시면 답변해주시면 좋겠습니다.. 랜덤으로 데이터를 뿌리는 것 말고 제가 직접 엑스값과 와이값을 지정한 데이터를 학습시킬 수 있나요? 그렇게 한다면 어떤 부분이 달라지는지 궁금합니다ㅠㅠ (인공지능 분야에 관해 엄청 자세히 알지 않아서 혹시 답변해주신다면 쉽게 설명해주셨으면 좋겠습니다ㅠㅠ 사정상 저걸 알아야하는 일이 생겼어요..!)
굿 기모띠
국어수특 ㅋㅋ