[머신러닝] 01. 표 (data set)

강좌 출처

아래 링크의 강좌를 학습한 내용입니다.

머신러닝1 - 표

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아래의 두 가지 방법으로 표를 만들 수 있으나, 데이터 산업에서는 오른쪽의 표처럼 입력하기로 하였다.
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Gradient Descent (경사하강법) First-order iterative optimization algorithm for finding a local minimum of a differentiable function 1차 미분한 값을 가지고 반복...

조건부 확률 $P(A \mid B) = $ 사건 B가 일어난 상황에서 사건 A가 발생할 확률 \[= P \left (\frac{A \cap B}{B} \right)\] \[=\frac{P(A \cap B)}{P(B)}\] 위의 식에서 다음과 같은...

통계적 모델링 적절한 가정 위에서 확률분포를 추정(inference)하는 것이 목표 기계학습과 통계학이 공통적으로 추구하는 목표 유한한 개수의 데이터만으로 모집단의 분포를 알아내는 것은 불가능, 근사적으로 확률분포를 추정할 수 밖에 없다. 예측모형의...

딥러닝과 확률론 딥러닝은 확률론 기반의 기계학습 이론에 바탕 손실함수(loss function)들의 작동 원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해서 유도 예측이 틀릴 위험을 최소화하도록 데이터를 학습 회귀분석의 손실함수를 계산할 때 쓰이...