[머신러닝] 07. 머신러닝 지도

강좌 출처

아래 링크의 강좌를 학습한 내용입니다.

머신러닝1 - 나에게 필요한 머신러닝을 찾아내는 방법

아래의 머신러닝 지도를 따라가며 어떤 머신러닝 학습법을 이용해야 될지 알아낼 수 있다.

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...