1. Learning rate
2. Normalization
3. Overfitting
1. Regularization
2. Overfitting 판단 방법
4. Oversampling
5. K-Fold Cross Validation
Binary Classification의 대표적인 문제
1. 위스콘신 유방암 데이터
2. Titanic
위스콘신 유방암 데이터 - sklearn이 제공
1. sklearn 구현
2. Tensorflow 구현
정확도(accuracy) 측정
validation data (test_x_data, test_t_data) 이용
sess.run(H, feed_dict={X: test_x_data})
ㄴ test_x_data에 대한 확률값(H)이 나온다.
predict = sess.run(H >= 0.5, feed_dict={X: test_x_data})
ㄴ H >= 0.5 : True, False로 나옴
ㄴ X: test_x_data 나중에 입력(feed_dict)으로 넣어줄 것이므로 뺀다.
6. SGD classifier
1. sklearn 구현
2. SGD classifier
3. SGD classifier, 정규화 포함
4. SGD classifier, 정규화, L2 포함
