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normalization

Normalization, Regularization, Standardization
Data/Data Science 2020. 11. 14. Normalization, Regularization, Standardization Normalization(정규화), Standardization(표준화), Regularization모두 다 머신러닝 또는 딥러닝에 학습에 효율적 또는 Overfitting을 피하기 위해서 나온 기법들이다. Normalization, Standardization은 모델에서 특정 Feature가 값이 큰경우 해당 feature가 큰영향을 끼치는것을 방지하기위해서 적용하는 기법이다. Normalization 값의 범위를 0~1사이의 값으로 바꾸는 것 방법은 다양함 MinMaxScaler - 최대 최소값을 이용한 방법 Standard Score Student's t-statistic Studentized residual Standardized moment Coefficient of variation en.wi..
[deeplearning.ai] Coursera 필기정리 3
Data/Data Science 2020. 7. 11. [deeplearning.ai] Coursera 필기정리 3 Train/dev/test Train - 뜻 그대로 특정모델을 학습시키는데 사용되는 데이터 셋 Dev - Cross Validation와 같이 검증에 사용되는 데이터 셋 Test - 학습된 모델의 성능을 측정하기위한 데이터 셋 Test 데이터셋은 꼭없어도 된다. Dev 데이터셋으로도 성능평가가 가능함 Bias / Variance 딥러닝이 발전하므로 편향과 편차의 문제가 많이 줄었다고함 밑의 그림처럼. 4가지 경우가 있는데. 만일 어떤 classification문제에서 판단을 잘 못 내리는 확률이 0%에 가까울 때 Train Set에서의 에러는 낮고, Dev Set에서는 높을때 -> High Variance Train Set에서의 에러가 높고, Dev Set 도 높지만 둘이 유사한 에러 비율을 가질 때 -..

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