편향 분산 트레이드 오프

프로그래머스 AI 데브코스 5기/Machine Learning

기계학습 III

간단한 기계 학습의 예 카드 승인 지도 학습의 예제 주요한 x(feature)를 뽑는다 -> feature selection 2차원 특징공간에 발현된 age와 salary 데이터를 결정하는 결정 경계를 찾는 문제 데이터 목적함수 가설의 최적화 위의 세단계를 통해 지도학습을 수행한다. 과소적합과 과잉적합 과소적합(underfitting) 모델의 용량이 작아 오차가 클수밖에 없는 현상 대안: 비선형 모델을 사용 과잉적합(overfitting) 12차 다항식 곡선을 채택한다면 훈련집합에 대해 거의 완벽하게 근사화함 하지만 '새로운' 데이터를 예측한다면 큰 문제 발생 이유는 '모델의 용량(capacity)이 크기' 때문에 학습 과정에서 잡음까지 수용 -> 과잉적합 현상 훈련에 과몰입해서 단순 암기했기 때문 적절..

한상희
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