L2 정규화 개요 L2 정규화(2 Regularization), 또는 리지 정규화(Ridge Regularization), 중치 감소(Weight Decay)는 머신러닝 및 딥러닝 모델에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 대표적인 정규화 기법 중 하나입니다. 이 방법은 모델의 가중치에 제약을 가하여 복잡성을 줄이고, 학습 데이터에 지…
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"Bayesian Inference"에 대한 검색 결과 (총 4개)
베이지안 추론 (Bayesian Inference) 베이지안 추론은 확률을 '사건이 발생할 빈도'가 아니라 '가설에 대한 믿음의 정도(Degree of Belief)'로 정의하고, 새로운 데이터가 관찰됨에 따라 기존의 믿음을 지속적으로 업데이트하는 통계적 추론 방법론이다. 1. 개요 베이지안 추론의 핵심은 관찰된 데이터를 바탕으로 모델의 파라미터 에 대한 …
확률 분포 개요 확률 분포(Probability Distribution는 확률변의 가능한 값들과 각 값이 발생할 확률을 체계적으로 설명하는 수학적 함수이다. 통계학과 확률론의 핵심 개념 중 하나, 데이터의 특과 불확실성을량적으로 분석 예측하는 데 필수적인 도구이다. 확률 분포는 실험, 관측, 또는 이론적 모델에서 얻은 결과의 확률적 행동을 모델링하는 데 사…
Pattern Recognition and Machine Learning Pattern Recognition and Machine Learning(PRML)은 크리스 버즈비(Christopher M. Bishop)가 저술한 인공지능 및 기계 학습 분야의 고전적인 학술 교재입니다. 이 책은 패턴 인식과 기계 학습의 이론적 기초를 확률론적 관점에서 체계적으로 …