[Day 14] Andrew Ng's Machine learning specialization
안녕하세요! 오늘은 Day 14입니다! 오늘 공부했던 것: 고급 학습 알고리즘 Andrew Ng의 교수법이 Yaser S. Abu-Mostafa의 교수법와 비슷하게 재미있다! 오늘에 공부했던 내용을 요약하자면 ~ 신경망에 대해 공부하고 모델 택 시 테스트 데이터를 사용 금지 말을 꼭 기억에 둬야 한다. 훈련과 검증 데이터셋을 기반으로 모델을 택해야 테스트 데이터로 모델 평가하면 된다! Bias/variance Andrew Ng은 Bias와 variance 이론 이해할 수 있는데 실제로 모델을 만들 때에만 차이가 이해할 수 있다고 한다. 앞으로 저도 모델 만들 때, bias와 variance를 고려해야 한다 신경망 모델에도 정규화의 lambda 조정할 수 있다 Random Forest random forest 모델 만들 때, n_features 하이퍼파라미터 어떻게 조정해야 하는지 모르겠는데 이 간단한 공식으로 아마 더 잘 할지도 모른다 의사결정나무 및 신경망 차이점 굉장히 재미있다. 내일 Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning 남았다 오늘 이상입니다! 내일 뵐게요!