Machine Learning

Newton's Method 뉴턴법은 어떤 함수의 영점을 모를 때 아무점이나 찍은 후 그 점에서의 기울기를 구해서 점점 영점에 다가가는 방법이다. 우선 함수가 미분 가능해야하고 미분값이 0인 지점이 없어야한다. 효과적인 방법이긴 하나 여러 제약조건이 있다. 주로

서포트 벡터 머신이란 주어진 데이터가 어느 카테고리에 속할 지 판단하는 이진 선형 분류 모델입니다.image왼쪽의 경우 하나의 선으로는 빨간 카테고리와 파란 카테고리를 분류할 수는 없습니다.하지만 차원을 확장해 z=x^2+y^2로 z축을 새로 정의한다면 하나의 선으로

global로 가자

검증의 중요성

여러가지 Task에 따라 다양한 Metric이 있다.

차원의 저주를 경계하자

주성분 분석 언젠가 써보고 싶다.

오래된 모델이지만 성능은 확실하다. 자전거 같은 느낌

고등학생은 몰라도 된다.

회귀문제에서는 RSS, MSE, MAE 등이 있다. 분류 문제에서는 Precision, Recall, F1 score 등이 있다.