# feature selection

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L2 norm vs L1 norm

L1 norm vs L2 norm / L1 Regularization vs L2 Regularization

2021년 11월 16일
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[TIL] Ridge Regression

사실 Ridge Regression은 오늘 배운 건 아니고..수요일에 배웠는데 그 날 정리하는걸 까먹어서 시간이 남는 오늘에서야 작성합니다..😅😅Ridge Regression(릿지 회귀)은 다중 회귀 모델에서 람다로 가중치를 줌으로써 편향 에러를 조금 더 더하는 대

2021년 10월 22일
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Feature Selection

모델의 성능을 높이기 위해 기존 특징 집합에서 유의미한 특징을 선택모델 복잡도를 감소시켜 해석에 용이학습 시간 축소차원의 저주 방지Overfitting을 감소시켜, 일반화 성능을 높임Wrapper methodFilter methodEmbedded methodWrappe

2021년 9월 1일
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Medical Image Classification - Feature selection using Entropy / Mutual information

참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)

2021년 8월 18일
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Medical Image Classification - Feature selection using L1 regularization

참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)

2021년 8월 18일
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Feature Selection

This content deals with how we select some effective features for machine learning modelling.

2021년 8월 13일
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mRMR (minimum Redundancy Maximum Relevancy)

게놈 분석 및 바이오 마커발굴에 쓰이는 고전적 모델 리뷰입니다.

2021년 5월 22일
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Ridge

정규화 회귀모델

2021년 4월 7일
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