[단단한 머신러닝] 02. 모델 평가/선택, 과적합, 편향과 분산

Philgineer 8월 30, 2020

한국에서는 잘 알려지지 않았지만, 세계적으로 떠오르는 AI 강대국 중국의 베스트셀러 <단단한 머신러닝>. 코딩보다는 수학적으로 엄밀하게 머신러닝 전반을 개괄하는 책이다. 쉬운 책은 절대 아니지만, 수식을 중심으로 차근차근 진행되는 설명을 따라가다 보면 많은 것을 얻을 수 있다. 매주 온라인 스터디를 진행하고 있는데, 이 포스팅에서는 스터디를 준비하며 요약 정리한 노트 필기를 공유한다.

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CHAPTER 02 모델 평가 및 선택

2.1 경험 오차 및 과적합
  2.2 평가 방법
  2.3 모델 성능 측정
  2.4 비교 검증
  2.5 편향과 분산

노트 정리 머신러닝

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4 댓글

보물이8월 31, 2020
Philgineer님! 열공하는 모습 보기 좋아요.^^
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공기5월 31, 2021
분산 편향부분에 왜 0이 되는지 이해가 안갔는데 여기 강의에서 설명해주시네요
기호가 좀 다르지만 해석하기에는 문제없을꺼 같습니다.
https://youtu.be/Z5OBe53NgPk?t=672
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