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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
60
1
머신러닝
w
’가 들어간 나라들의 삶의 만족도가
7
보다 크다는 패턴을 감지할지 모릅니다. 뉴질랜드
New
Zealand
(
7
.
3
), 노르웨이
Norway
(
7
.
4
), 스웨덴
Sweden
(
7
.
2
), 스위스
Switzerland
(
7
.
5
)가 여기에 속합
니다. 이
W
-
만족도 규칙을 르완다
Rwanda
나 짐바브웨
Zimbabwe
에 일반화하면 얼마나 신뢰할 수
있을까요? 확실히 이 패턴은 우연히 훈련 데이터에서 찾은 것이지만 이 패턴이 진짜인지 잡음
데이터로 인한 것인지 모델이 구분해낼 방법은 없습니다.
CAUTION
_
과대적합은 훈련 데이터에 있는 잡음의 양에 비해 모델이 너무 복잡할 때 일어납니다. 해결 방법
은 다음과 같습니다.
파라미터 수가 적은 모델을 선택하거나 (예를 들면 고차원 다항 모델보다 선형 모델 ), 훈련 데이터에
있는 특성 수를 줄이거나, 모델에 제약을 가하여 단순화시킵니다.
훈련 데이터를 더 많이 모읍니다.
훈련 데이터의 잡음을 줄입니다 (예를 들면 오류 데이터 수정과 이상치 제거).
모델을 단순하게 하고 과대적합의 위험을 감소시키기 위해 모델에 제약을 가하는 것을 규제
regularization
라고 합니다. 예를 들어 앞서 만든 선형 모델은 두 개의 모델 파라미터
θ
0
θ
1
을 가
지고 있습니다. 이는 훈련 데이터에 모델을 맞추기 위한 ...
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731