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혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 (2주차)

[스터디 그룹] 혼자 공부하는 프로그래밍 시작하다 22년 2주차

Chap.3 회귀 알고리즘 Chap4. 분류 알고리즘


회귀분석은 여러번 해보기도 했고, 지난 학기 수업에도 이해할 수 있던 부분이라서 무난하게 따라갈 수 있었다. 분량이 많아 좀 시간은 걸렸지만, 이제 다음주 공부할 트리알고리즘과 비지도 학습을 넘어가면 딥러닝에 들어가야 한다.


구글 코랩 환경에서 제일 좋은 부분은 정리가 잘 되는 것이다.

책갈피 기능을 통해서 챕터별로 접었다 펼치는 기능으로 인해 한결 깔끔하게 정리가 가능하다.


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# 선택미션

모델 파라피터 (machine learning model parameter) : 선형회기가 찾은 가중치 처럼, 머신러닝 모델에서 학습하는 최적의 파라미터

(The machine learning model parameters determine how input data is transformed into the desired output, whereas the hyperparameters control the model’s shape. Almost all standard learning methods contain hyperparameter attributes that must be initialized before the model can be trained)

파라미터의 특징 머신러닝 훈련 모델의 성능은 파라미터에 의해 결정 파라미터는 데이터로부터 추정 학습된 모델의 일부로 저장


선택미션.PNG 출처 : https://leeezxxswd.tistory.com/27


이상 2주차 공부 완료!!

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#혼공학습단 #혼공단 #한빛미디어 #혼공머신 #혼공딥러닝

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