분류 알고리즘의 지도학습 실습(Supervised learning of classification algorithm)
지오지브라를 이용해 이차원 선형 분류 최적화 알고리즘을 구현해보자. 분류 기준선은 꼴의 직선이며, 가중치인 , 의 값은 각각 점 의 좌표와 좌표이다.
⑴ 지오지브라 입력창에 활성화함수의 식을 입력하시오.
⑵ 지오지브라 입력창에 합 명령어와 원소 명령어를 이용해 오차함수 의 식을 입력하시오.
- 합 명령어:
합(색인 문자를 포함한 식, 색인 문자, 색인 시작 값, 색인 끝 값)
- 원소 명령어: 원소(리스트 이름, 원소 번호)
⑶ 지오지브라 입력창에 중앙차분을 이용하여 오차함수의 기울기 벡터 grad를 입력하시오.
⑷ 지오지브라 기하창의 학습 버튼을 우클릭하여 설정에 접근한 후 스크립트 탭에 두 가중치 a, b의 최적화 스크립트를 작성하시오.
- x좌표 명령어: x(점 또는 벡터)
- y좌표 명령어: y(점 또는 벡터)
⑸ 지오지브라 입력창에 현재 가중치 에 대한 오차함수의 값 를 c로 설정하고 좌표공간의 점 를 입력하시오. 3차원 기하창을 열고 대수창에서 오차함수의 그래프를 표시로 전환하여 학습에 따른 오차함수의 변화를 관찰하시오.