머신러닝 / 딥러닝 기초를 다지고자 coursera에서 Adrew Ng 강사가 진행하는 머신러닝 강의를 수강하게 되었다. 다음은 Learning Curves 강의 내용을 정리한 것이다.
Learning Curves Curve 학습하기 Training error / Validation error 특징 Training error Training example 개수에 따라 error 그래프를 그려보는 것으로 overfitting과 underfitting을 진단할 수 있다. 이러한 그래프를 Learning Curve라고 한다.
오른쪽 그림을 보면 Trining data에서 m의 크기가 커질수록 training error는 커지는 것을 확인할 수 있다. validation data에서는 m의 크기가 커질수록(데이터가 많을수록) error가 감소하는 경향이 있다. 1. High Bias (underfitting의 경우 High Bias) High Bais 일 때 error 분포 High Bia...
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