최적오차증명 썸네일형 리스트형 2-4. Bias vs. Variance 용어정의 Bias vs. Variance 1. 용어정의 Bias : 실제값에 대한 추정값의 오차 Variance : 측정값의 퍼짐정도 2. Bias vs. Variance 앞에서 언급한 overfitting을 방지하기 위해 Error functions에 regularization term을 도입하였고, 이때 lambda 라는 적절한 regularization coefficient 의 설정이 필요하다. 따라서 본 내용에서는 최적의 λ 를 어떻게 찾는지에 대해 Bias 와 Variance를 이용하여 설명한다. y-t 를 최소화하는 예측모델링을 할 때, 다음 Noise, Variance, Bias 의 세 가지 요소가 존재한다. (1) Noise 수집데이터(주황색 점)들은 기대값(연두색 선) E[t.. 더보기 이전 1 다음
