[머신러닝] 편향과 분산의 의미 지난번 포스팅에 이어, 이번 글에서는 1) 편향과 분산이 의미하는 바를 그림으로 쉽게 이해하고, 2) 편향, 분산과 모델 복잡도 간의 관계에 대해서 알아보도록 한다. 본 글은 고려대학교 강필성 교수님의 비즈니스 애널리틱스 강의 내용을 요약한 것이며, 해당 강의는 유튜브에서 무료로 시청이 가능하다(링크). 1. 그림으로 보는 편향과 분산 지난 번 편향-분산 분해 포스팅을 통해 우리는 위의 수식과 같이 오차 함수 MSE를 세 가지로 분해할 수 있음을 보였다. 가장 우측에 있는 sigma 제곱은 사람이 컨트롤 할 수 없는 자연발생적인 데이터의 변동성이므로 이를 제외한다고 하면, 오차를 줄일 수 있는 방법은 편향의 제곱(첫번째 텀) 또는 분산(두번째 텀)을 감소시키는 것 뿐이다. 우선, 편향과 분산이 각각 의미.. 2021. 6. 4. [머신러닝] 편향-분산 분해 (Bias-Variance Decomposition) 본 작성글은 고려대학교 강필성 교수님의 비즈니스 애널리틱스 강의 내용을 바탕으로 정리한 내용이다. 해당 강의는 유튜브에서 무료로 시청이 가능하다(링크). 앙상블 학습(Ensemble Learning)에 대해 순차적으로 다룰 예정이며, 이번 게시글에는 이론적 배경이 되는 편향-분산 분해에 대하여 먼저 알아보도록 한다. 1. Additive Error Model Additive Error Model이란 데이터에 대한 가정을 의미한다. 우리에게 주어진 현실 세계의 데이터에는 데이터를 생성하는 정답 매커니즘(f(x))이 있다하더라도, 노이즈(epsilon)가 반드시 포함되어 있다는 가정이다. 노이즈란, 사람이 컨트롤 할 수 없는 자연발생적인 변동성을 의미한다. 아래 수식은 Additive Error Model를.. 2021. 5. 29. [통계] 커널 밀도 추정 (Kernel Density Estimation) 1. Density Esitmation (밀도 추정) 이란? 확률 밀도 추정이란? 관측된 데이터로부터 변수가 가질 수 있는 모든 값의 확률(밀도)를 추정하는 것이다. 확률 밀도 추정 방법은 Parametric과 Non-parametric 두 가지 방법으로 구분할 수 있다. 1) Parametric 관측된 데이터를 바탕으로 관심 대상인 확률 변수가 특정 분포를 따른다는 가정 하에 확률 밀도를 추정하는 방법이다. 첫번째, 관심 대상인 확률 변수의 분포를 우리가 이미 알고 있는 분포 중에서 하나를 가정한다. 두번째, 관측된 데이터로부터 앞에서 정한 분포의 모수를 추정하는 것이다. 이렇듯 데이터로부터 모수를 구함으로써 분포를 추정한다고 하여 모수 추정법이라고 한다. 예를 들자면, 확률 변수가 정규분포를 따른다고.. 2021. 4. 27. 이전 1 2 다음
