[검정] R2, ANOVA

https://www.youtube.com/watch?v=ClKeKeNz7RM 1) R^2은 선형회귀에서만 쓰임 2)분산분석은 선형회귀에서만 쓰이는 것은 아님

2020.05.18

L1(Lasso), L2(Ridge), Elastic-Net Regularization (Parameter Sparsity) with Conic-Equation, 코시-슈바르츠

https://shwksl101.github.io/ml/dl/2019/01/27/L1_L2_regularization.html Entiff's blog shwksl101.github.io https://medium.com/mighty-data-science-bootcamp/linear-regression-ridge-lasso-elastic-net-fb8115c0a635 - Parameter Sparsity Linear Regression(Ridge, Lasso, Elastic-Net) 어떤 문제를 풀기 위해서 두 가지 관점으로 접근할 수 있다. 빈도주의자 관점과 베이지안 관점이다. 철학적으로 접근해 보면 빈도주의자는 진리가 있다고 보는 것이고, 베이지안은 진리는 없으� medium.com https://..

2020.05.18

MLE

https://www.youtube.com/watch?v=sOtkPm_1GYw

2020.04.27

About SVM

https://www.youtube.com/watch?v=qFg8cDnqYCI

2020.04.17

[Overview] Linear Regression

https://kkokkilkon.tistory.com/77 Linear Regression / 선형 회귀분석 Linear Regression / 선형 회귀분석 지도학습 중 예측 문제에 사용하는 알고리즘이다. 예측 문제란 기존 데이터를 기반으로 생성된 모델(여기서는 회귀모델)을 이용하여 새로운 데이터가 들어왔을 때 어떤 '값'이.. kkokkilkon.tistory.com

2020.04.17

About GOSS/EFB in LightGBM

- LightGBM과 GBDT의 차이점 --> Light라는 말이 여기서 파생되어 나오지 않았나 생각함.. Feature와 Row의 수를 정보손실을 최소화하며(Light하게) 줄여주기 때문에? --> 그러면 일반 GBDT 모델들은 (XGBoost) 해당 기능이 없다는 말이고.. One-Hot인코딩 같은걸 하면 일일이 분기하면서 내려가서 늦었던건가? - GOSS : Gradient-based One-Side Sampling - EFB : Exclusive Feature Bundling https://towardsdatascience.com/what-makes-lightgbm-lightning-fast-a27cf0d9785e What makes lightGBM lightning fast? Understand..

2020.04.14