머신러닝?
1.3 머신러닝 시스템의 종류
1.2 왜 머신러닝을 사용하는가? | 목차 | 1.4 머신러닝의 주요 도전 과제 머신러닝 시스템의 종류는 굉장히 많으므로 다음을 기준으로 넓은 범주에서 분류하면 도움이 됩니다. 사람의 감독 하에
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분류 문제 - OvR 방식? OvO 방식?
One-vs-Rest and One-vs-One for Multi-Class Classification
Not all classification predictive models support multi-class classification. Algorithms such as the Perceptron, Logistic Regression, and Support Vector Machines were […]
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편향-분산 트레이드오프
Bias Variance Tradeoff | What is Bias and Variance
Bias variance is used to minimize the total predictive error of any model. In this article learn what is bias and variance and difference between them.
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과적합 문제 해결을 위한 정규화
[기술면접] L1, L2 regularization, Ridge와 Lasso의 차이점 (201023)
더보기 Q. L1, L2 regularization 을 각각 설명하세요 Q. Ridge와 Lasso의 차이점 Q. L1, L2 regularization 을 각각 설명하세요 딥러닝 모델 과적합을 막는 방법에는 세가지가 있는데 - batch normalization..
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Parametric and Non-Parametric Models In Machine Learning
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모수 모델 vs. 비모수 모델
머신러닝 모델링 관점에서 | 본 글은 필자가 가지고 있는 현재까지의 지식을 바탕으로 작성했으나 관점에 따라 다른 의견이 많을 것으로 판단됩니다. 본 글의 대한 가감 없는 의견/비판을 기대
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