M3 시험대비 요약

검증(Validation) 데이터 - 학습 도중 검증하기위한 데이터 k-flod cross_val_score() : 교차검증할때 사용하는 함수 과소 적합, 과대 적합 학습 데이터에 대해서 오바해서 학습했다. 훈련데이터에 잘하지만 새로운 데이터에는 오류가 발생 손실함수 - MSE - (분류 문제) - 크로스 엔트로피 배치 크기 : 한번 학습에 사용하는 샘플 수 1000개 중 50개 학습 후 가중치 수정 = 배치 사이즈는 50 애포크 : 전체 훈련 데이터를 한번 다 학습하는 것 epoch 경사 하강법 : 기울기 최적화 기울기에 비례해 반대 방향으로 학습률 : 기울기 - 크게 했을때 : 빠르게 학습, 수렴하지 못하고 발산 - 작게 했을때 : 학습하는데 오랜 시간 걸린다.

안정적 찾음 배치 GD F1 점수 = 2*프리시전*리콜 / 프리시전+리콜 조화평균 계산 지도학습 비지도학습 kNN 알고리즘 - 가장 가까운 k개 결정트리 - 스무고개 하듯이 / 기준을 기준으로 - 왼쪽, 오른쪽 지니계수 ...