머신러닝 분류1 개요 https://skasha.tistory.com/81 머신러닝 모델 성능 평가 (홀드아웃 및 k-겹 교차 검증) 모델이 너무 간단하면 과소적합(높은 편향)이 문제가 되기도하고, 모델이 너무 복잡하면 훈련 데이터에 과대적합(높은 분산)이 일어나 문제가 되곤 합니다. 이런 현상을 피해 적절한 편향-분산 t skasha.tistory.com 1.6절 검증부분은 책 내용이 직관적으로 이해되지 않아 위 블로그로 공부했음을 밝힙니다. 1.1 intro 머신러닝 : 어떤 작업 T에 대한 프로그램의 성능을 P라고 측정했을 떄, 경험 E로 인해 성능 P가 향상됐다면, 이 프로그램은 작업 T와 성능 측정 P에 대해 경험 E로 학습한 것. 데이터 마이닝: 머신러닝을 적용해서 대용량의 데이터를 분석하여 보이지 않았던 패턴을 .. 2020. 7. 16. 이전 1 다음
