Machine Learning

하나의 문제를 풀기 위해 여러개의 모델을 이용하는 방법을 말한다. 보통 multiple weak learner를 이용하여 하나의 strong learner를 만든다고 표현한다.모든 모델은(여기서의 모델은 굳이 딥러닝에 국한하지 않는다) 각기 데이터에 대한 Varianc

Similarity Search란 단어의 직역대로 나와 비슷한 친구를 찾는 알고리즘을 말한다. 머신러닝에서 Unsupervised method로 분류될 수 있는 이 방법이 갖는 장점과 단점을 소개한다.나는 지금 딥러닝을 활용한 Classifier를 배포하려고 한다. 이

좋은 모델 vs. 좋은 테스트 결과

EigenVector?