Im between cherry

정규화 - 일반화 오차를 줄이기 위한 기계학습의 모형이나 알고리즘의 수정 -- 모형의 파라미터에 제약을 가한다 -- 여러 개의 모형을 학습시킨다 -- 여러가지 과제에 학습시킨다 노름(Norm) - 길이 또는 크기를 일반화한 개념 - Lp 노름 L1 정규화 - 손실함수에 파라미터의 L1 노름을 추가: 가중치(w)를 최대한 작게, 손실 함수도 작게. - LASSO(통계 회귀분석에서 불리는 용어) - 가중치를 0으로 만드는 경향이 강함: 변수선택(fearue selection) - 중요하지 않은 변수는 날려버린다. 손실함수가 0이 됨. L2정규화 - 손실함수에 파라미터의 L2 노름을 추가: L1 정규화랑 큰 차이는 없지만, 이건 제곱을 하니까 계수를 작게하려는 경향이 있다. - Ridge 회귀분석(통계 회귀분..