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The Bayes error rate is analogous to the irreducible error
prediction interval 이 irreducible error 을 고려하기 때문에 confidence interval 보다 훨씬 범위가 넓지만, 중앙값은 동일하다 (Example 의 100p 가 중앙값). confidence interval ...
Linear Regression Linear Regression 는 다음과 같은 형태의 모델을 의미한다 p(y\mid\boldsymbol{x},\boldsymbol{\theta})=\mathcal{N}\left(y\mid w...
Bayes Classifier 조건부 확률을 이용한 분류기 \operatorname{Pr}\left(Y=j\mid X=x {0}\right) X=x 0 가 주어졌을 때, j class 일 확률을 계산함 실제로는 데이터 분포를 모르기 때문에, true classifier 를 찾는 것은 불가능함 대신, Bayes...
Regression 회귀는 예측하는 함수를 만드는 것이다. 예측하려는 데이터의 종류가 numerical 또는 categorical data 에 따라서 사용하는 알고리즘이 달라진다.
Mean Squared Error MSE of the estimates \begin{aligned}\operatorname{MSE}&=\mathbb{E}\left[\left(\hat{\theta}...
Logistic Loss logistic regression 에서 사용하는 loss function 을 의미한다.
Elastic Net ridge 과 lasso regression 을 합친 하이브리드 선형 모델 \mathcal{L}\left(\boldsymbol{w}, \lambda {1}, \lambda {2}\right)=\|\boldsymbol{y}-\mathbf{X} \boldsymbol{w}\|^{2}+\lambda...
Weighted Least Squares variance 가 input 마다 다른 것 p(\boldsymbol{y}\mid\boldsymbol{x};\boldsymbol{\theta})=\mathcal{N}\left(\boldsymbol{y}\mid\mathbf{X}\boldsymbol{w},\boldsymbol{\...
Poisson Regression B) Related C) References en.wikipedia.org/wiki/Poisson regression .
Machine Learning deep Learning 과 달리 structured data 가 필요한 학습 모델 2.
Lasso Regression ridge regression 과 달리 L1-norm 을 regularization term 으로 사용하는 linear 모델이다.