비선형 회귀 기계학습 비선형 회귀모델 강의 과제 시청각 보고서(현장 파괴에 효과적인 딥러닝 강좌) 비선형 회귀 모델 은 선형 회귀 모델과 달리 복잡한 현상에 사용된다. 파라미터의 예측은 선형 회귀 모델과 마찬가지로 최소 2승법으로 진행한다. 은 상용하는 기함수로 다항식 함수, 고스형 기함수를 들 수 있다. 학습 데이터가 충분한 오차를 구하지 못하는 상태를 미학습이라고 하고 작은 오차를 얻을 수 있으나 테스트 시 오차가 큰 상황을 과학습이라고 한다. 정규화를 통해 미지의 데이터에 대한 예측... 기계 학습비선형 회귀
기계학습 비선형 회귀모델 강의 과제 시청각 보고서(현장 파괴에 효과적인 딥러닝 강좌) 비선형 회귀 모델 은 선형 회귀 모델과 달리 복잡한 현상에 사용된다. 파라미터의 예측은 선형 회귀 모델과 마찬가지로 최소 2승법으로 진행한다. 은 상용하는 기함수로 다항식 함수, 고스형 기함수를 들 수 있다. 학습 데이터가 충분한 오차를 구하지 못하는 상태를 미학습이라고 하고 작은 오차를 얻을 수 있으나 테스트 시 오차가 큰 상황을 과학습이라고 한다. 정규화를 통해 미지의 데이터에 대한 예측... 기계 학습비선형 회귀