반응형 variance1 [분석 방법론] Ensemble Learning(2) - Bias-Variance Decomposition 본 포스팅은 고려대학교 산업경영공학부 강필성 교수님의 [Korea University] Business Analytics (Graduate, IME654) 강의 중 04-2: Ensemble Learning - Bias-Variance Decomposition 영상을 보고 정리한 내용입니다. 1. 현실 세계의 데이터는 "additive error" model에서 생성된다고 가정 - 정답 매커니즘과 더불어 사람이 어떻게 할 수 없는 노이즈가 포함되어 있는 모델로부터 데이터가 생성됨 - \(F^*(x)\) : 우리가 찾으려고 하지만, 실제로 알 수는 없는 target function - \(\epsilon\) : 노이즈, 독립적이고 동일한 분포로부터 생성 - \(\epsilon\)이 다르면 다른 데이터셋이 .. 2022. 11. 29. 이전 1 다음 반응형
