히비스서커스의 블로그

※이 내용들은 (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1 Chap. 4강 내용을 기반으로 재구성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 저번 시간에 살펴본 Opitmal Classification model에 대해 다시 살펴보자. X의 특정 포인트 $X_1$에서의 Y의 값은 T라는 Class를 가질 때 확률이 a(> 0.5)라고 하자. 이때 Y의 값이 나머지 F라는 Class를 가질 때의 확률은 1-a( 0.5이므로) F라고도 분류할 수 있는 것(1-a < 0.5 인 것이지 확률이 0이기 아니기 때문)이다. 이제 실선의 Classifier와 점선의 Class..

※이 내용들은 (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1 Chap. 3강 내용을 기반으로 재구성하였음을 먼저 밝힙니다.※ Supervised learning은 실제 정답을 알고 있는 문제에 대해 모델이 정답을 잘 맞추도록 학습시키는 것이다. 이를 잘 평가하기 위해 Optimal Classification이라는 개념을 도입해보자. Optimal Classification 먼저 확률변수 $X$와 $Y$만으로 이루어진 결합분포를 생각해보자. $X$를 Feature로 $Y$를 label이라고 보면 우리는 $X$가 주어졌을 때 우리의 모델이 예측한 값$f(X) = \hat{y}$이 실제 값$Y$이 아닐 확률을 최소화 시켜주고 싶다. 이를 식으로 나타내보자면, $f^{*} = ..