머신러닝2
- 지도학습 (기계학습의 회귀분석) -
통계의 방법 (회귀분석)
- 데이터 : 소수의 표본 데이터
- 가정 : 통계적 가정 필요
- 검정 : 유의수준 (p-value)
- 학습 방법 : 모든 데이터를 사용
기계학습의 방법 (머신러닝)
- 데이터 : 대용량의 빅데이터
- 가정 : 필요없음
- 방법 : 데이터의 특징을 찾아 스스로 학습
- 검정 : 예측의 정확도 → R-Squared 값
- 학습 방법 : Train data & Test data 구분하여 사용
경사하강법는 회귀모형의 비용함수 최소화로 하는 반복적 접근 방식으로 회귀계수를 이들의 추정치로 하는 것이다.
이 때 학습률, Running Rate을 업데이트하여 하이퍼 파라미터를 조정하고 최적의 하이퍼 파라미터를 구하는 것이 목적이다.
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