October 2024
Beginner to intermediate
340 pages
7h 38m
Korean
Content preview from 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
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101
3
장
다변량 정규 분포
3.4.3
실제 데이터 사용
이제 실제 데이터를 이용하여 다변량 정규 분포의 최대 가능도 추정에 대해 알아봅시다. 지
난번과 마찬가지로
SOCR
데이터
[
2
]
를 데이터셋으로 이용하지만, 이번에는 키와 몸무게의 쌍
데이터를 사용합니다 (지난번에는 키만 추출하여 사용했습니다 ). 파일은
step03
/
height
_
weight
.
txt
에 있습니다. 이 데이터셋에는
2
만
5
천 개의 키와 몸무게 데이터가 담겨 있습니다.
먼저 데이터를 불러옵니다.
import os
import numpy as np
import matplotlib
.
pyplot as plt
path
=
os
.
path
.
join(os
.
path
.
dirname(
__
file
__
), 'height
_
weight
.
txt')
xs
=
np
.
loadtxt(path)
print(xs
.
shape)
실행 결과
(25000, 2)
xs
의 형상은 (
25000
,
2
)입니다. 키와 몸무게로 구성된
2
만
5
천 개의 벡터가 있음을 뜻합니다.
이 데이터로 산점도를 그려봅시다.
2
만
5
천 개 중에서 처음
500
개(
xs
[:
500
])만 추출하여 그리
겠습니다.
small_xs
=
xs[:500]
plt
.
scatter(small
_
xs[:, 0], small
_
xs[:, 1]) #
산점도
그리기
plt
.
xlabel('Height(cm)'