Bias vs. Variance 개념 정리 이 글에서 bias와 variance에 대해 살펴보려고 합니다. bias와 variance는 이미 많은 글이나 블로그에서 개념적으로 잘 설명되어 있습니다. 그럼에도 불구하고 다시 정리해보는 이유는 개념적으로 어느정도 이해는 되는데 좀 더 자세하게 보려고 하면, 블로그들의 예제들 간의 연결이 막혀서 헷갈리는 부분이 있어 이 글을 통해 확실히 이해하기 위해서 입니다.

기억은 되도 이해가 되지 않는 나이에서 이해는 되도 기억이 잘 나지 않는 나이로 되가고 있다. 이해하는 것과 기억하는 것의 차이는 남에게 내 방식으로 설명할 수 있느냐의 차이가 아닐까 생각한다.

Day Session1: Maximum likely hood, Large Margin Prediction, Expection&Maximaztion Kaist 유창동 교수 No free lunch: 좋은 결과를 내려면 Assumption을 해야 함. 존재하는 모든 function으로 모델링 할 수 없음 Averaging: 주어진 유한 샘플에서의 평균

Consectetur adipiscing elit. Donec a diam lectus. Sed sit amet ipsum mauris. Maecenas congue ligula ac quam viverra nec consectetur ante hendrerit. Donec et mollis dolor. Praesent et diam eget libero egestas mattis sit amet vitae augue. Nam tincidunt congue enim, ut porta lorem lacinia consectetur.

This is an example of a post which includes a feature image specified in the front matter of the post. The feature image spans the full-width of the page, and is shown with the title on permalink pages.