Machine Learning Explained
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0. An Introduction to statistical learningMachine Learning Explained 2021. 1. 19. 16:56
대학원에서 참고서적으로 읽었던 "An Introduction to Statistical Learning with Applications in R"을 참고하여 머신러닝의 기본과 프로젝트에서 다루었던 모델을 정리하려 한다. 원서는 감사하게도 무료로 온라인 pdf 버전을 다운 받을 수 있다: statlearning.com/ Introduction to Statistical Learning statlearning.com 다른 원서에 비하여 설명이 자세하게 잘 되어 있고 머신러닝에 대한 기초 지식이 없는 사람들도 따라오기 쉽기 때문에 추천한다.
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1. Basic introduction of statistical learningMachine Learning Explained 2021. 1. 19. 16:52
Basic of statistical Learning X_1, X_2, ... , X_p가 주어졌을 때 Y를 구하는 것 (prediction) X_1, X_2, ... , X_p와 Y의 관계를 이해하고 X가 달라짐에 따라서 어떻게 Y가 달라지는지 이해하는 것 (inference) - Y = f(X) + ε X; 독립변수 = 설명변수 = Input variables = predictors, independent variables, features, variables Y; 종속변수 = 반응변수 = Output variables = response, dependent variable ε; 오차항 = random error term = independent of X and has mean zero (normal..