normalization, standardization,regularization 을 모두 정규화로 번역한 책들을 심심치 않게 볼 수 있다. 그러나 이 세가지는 반드시 구분해야 한다. Normalization ( 정규화 ) 데이터에서 각 feature 마다 scale이 다른 경우가 대부분이다. 예를 들어 height 와 weight만 봐도 둘의 scale 자체가 다르다. 일반적으로 height 가 weight 보다 높은 값을 갖는다. 학습하는 과정에 있어서 scale이 큰 부분이 영향을 많이 준다로 모델이 잘 못 해석하는 일이 발생할 수 있다. 따라서 이 각 feature별 중요도를 맞춰 주는 작업이 필요하다. 어떻게 맞춰줄까? Min-Max scaling 이 주로 사용된다. 이는 X = (X-X_min..

: Training Error 가 큰 관측치에 대해서 가중치(선택확률)를 높인다.

k-Fold 교차검증

특징