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Hyper-parameter Tuning기계학습이론과실습 2022. 4. 20. 17:50
Hyper-parameter Tuning은 Model Tuning이라고도 불리며, 사용자가 임의로 설정해줘야 하는 값을 조정하는 것을 의미한다. 이를 위해서는 Validation Dataset을 사용한다. 이전에는 데이터를 Train Data와 Test Data로 나눠서 모델을 구축하고 모델의 성능을 평가한 후 가장 성능이 좋은 모델을 선택하였다. 이번에는 데이터를 Train Data, Validation Data, Test Data 세 가지로 나눈 후, 검증데이터를 통해 Hyper-parameter의 값을 결정하고, Test Data를 통해 모델의 최종 성능을 평가한다. 이때, 모형의 일반화 정도를 높이기 위해서 K-Fold Cross Validation을 사용하기도 한다. 기존의 Train Data를..
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Logistic Regression기계학습이론과실습 2022. 4. 18. 17:50
Logistic Regression을 이해하기 위해서는 먼저 최대우도추정법(Maximum Likelihood Estmiation: MLE)을 이해할 필요가 있다. "우도(Likelihood)란 확률 분포의 모수가, 어떤 확률변수의 표집값과 일관되는 정도를 나타내는 값이다." 라고 위키백과에서는 설명하고 있다. 우도는 확률과의 비교를 통해서 비교적 명확하게 이해할 수 있다. 확률이란 고정된 확률분포 내에서 특정 관측값 혹은 관측구간이 나타나는 것에 대한 기댓값이다. 우도는 고정된 관측값이 특정 확률분포 내에서 나타나는 것에 대한 기댓값이다. 우도를 최대로 하는 확률분포를 찾고, 그 확률분포를 통해서 새로운 관측치의 종속변수를 예측하는 것이 기계학습에서 이루고자 하는 바이다. 확률질량함수의 모수 θ에 대해 ..
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환영합니다!카테고리 없음 2022. 4. 18. 17:16
#1 글을 작성하고 블로그를 관리해보세요. 조민우님의 회원 가입을 진심으로 축하합니다. 이 글은 비공개로 작성돼 있습니다. '편집'으로 내용을 바꾸시거나, 삭제 후 '새 글을 작성'하셔도 됩니다. 글 뿐만 아니라 블로그의 각종 설정을 변경할 수도 있습니다. '블로그관리'를 확인해보세요. #2 다양한 스킨이 있어요. 티스토리에 있는 다양한 '스킨'도 살펴 보세요. 블로그나 사이트를 사용하는 목적에 맞게 스킨을 고를 수 있습니다. 어떤 이야기를 주로 하실 건가요? 잘 생각해 보시고, 마음에 드는 스킨을 고르세요. '스킨 편집'을 통해 다양한 커스텀, 그리고 홈 꾸미기를 적용하실 수도 있답니다. #3 포럼에서 사람들과 소통하세요. 마지막으로 사용하시다가 티스토리에 대해 궁금한 내용이 있다면 '포럼'을 확인하세..