히비스서커스의 블로그

※이 내용들은 (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1 Chap. 2강 내용을 기반으로 재구성하였음을 먼저 밝힙니다.※ Perfect World :: 머신러닝 모델이 잘 수행되기 위해 가정하는 완벽한 상황 1. 관측의 에러가 없으며 일관적이지 않은 관측도 없다. 2. 예측지 못한 효과가 없다. 3. 결과를 예측하는 변수들만으로 결과를 완벽하게 설명할 수 있다. Function Approximation :: Perfect World 가정 하에 Target Function을 Hypothesis하는 것 Instance (X) : 하나의 관측값 Feature : Label을 예측하기 위한 변수 Label : 실제 결과 Training Dataset (D) : Instanc..