L11 EP 02. 과적합과 정규화 개념을 죽 정리해보다 이게 학부때 날 그렇게 괴롭혔던 라쏘, 릿지였다는 걸 알고 새삼 교수님께 죄송했다... 선형방법론의 그 어려운 수식을 푸는 느낌으로 공부해볼 일은 아니지만 꽤나 머신러닝에서 이해가 안돼 애를 먹고 있는 파트이기 때문에 정리해보려 한다. 0. 과적합이 뭘까? - 기계 학습(machine learning)에서 학습 데이터를 과하게 학습(overfitting)하는 것을 뜻함 - 학습데이터에 대해서는 오차가 감소하지만 실제 데이터에 대해서는 오차가 증가(위키) 1. 왜 알아야 할까? - 과적합은 강력한 머신러닝의 숙명의 숙명과도 같은 것 - 전체 데이터를 학습 할 수 없는 이상 항상 염두해 두어야 함 - 개념이 뭔지 알고, 증상이 뭔지 알아야 어떤 치료를 할 지 알 수 있기 때문 2. 왜 .. 2021. 7. 26. 이전 1 다음
