Okay, I to write a professional Korean Wikipedia-style document about "매개변수 (parameters) under the of machine learning. Let me start understanding the requirements. The wants a markdown document with ...
검색 결과
"Ridge"에 대한 검색 결과 (총 12개)
# React Native ## 개요 및 역사 React Native는 Meta(구 페이스북)가 2015년에 발표한 오픈소스 프레임워크로, JavaScript를 사용하여 **iOS**와 **Android** 애플리케이션을 동시에 개발할 수 있는 **크로스-플랫폼** 개발 도구입니다. 기존의 하이브리드 앱과 달리 네이티브 컴포넌트를 활용해 더 높은 성능과 ...
Okay, I to write a professional Wikipedia document about Lasso Regression based on the given structure and requirements. Let's start by understanding the classification and keywords. The main category...
# L2 정규화 ## 개요 L2 정규화(Ridge Regularization)는 머신러닝 모델의 **과적합**(Overfitting)을 방지하기 위해 사용되는 기법입니다. 이는 손실 함수(Loss Function)에 **가중치의 제곱합**을 패널티 항으로 추가하여 모델 복잡도를 제어하는 방식으로 작동합니다. 특히 데이터가 적거나 특성(Feature) 수가...
Okay, I to write a professional wiki-style document in Korean about the Ordinary Least Squares (OLS) method under the category of Regression in Statistics. Let me start by outlining the structure base...
# 정규 방정식 ## 개요 정규 방정식(Normal Equation)은 **선형 회귀 분석**(Linear Regression)에서 최적의 파라미터(계수)를 직접 계산하는 수학적 방법입니다. 이 방법은 반복적 최적화 알고리즘인 경사 하강법(Gradient Descent)과 달리, 행렬 연산을 통해 해를 한 번에 도출합니다. 주로 **작은 데이터셋** 또는...
# 최소 제곱법 ## 개요 최소 제곱법(Least Squares Method)은 통계학에서 관측된 데이터에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 널리 사용되는 수학적 최적화 기법이다. 이 방법은 관측값과 모델 예측값의 차이(잔차)의 제곱합을 최소화하여 최적의 파라미터를 추정한다. 특히 회귀분석에서 선형 및 비선형 모델의 파라미터 추정에 핵심적인 역할을 하며, 단...
# 프로톤-프로톤 사슬 ## 개요 프로톤-프로톤 사슬(Proton-Proton Chain)은 우주에서 가장 중요한 핵융합 반응 중 하나로, 태양과 같은 저질량 별의 중심부에서 수소 원자핵(프로톤)이 헬륨으로 변환되는 과정을 설명합니다. 이 과정은 1천만 켈빈 이상의 고온과 압력 조건에서 발생하며, 별의 에너지 생산과 진화에 핵심적인 역할을 합니다....
# 과적합 (Overfitting) ## 개요/소개 과적합(overfitting)은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적응하여, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 **노이즈**와 **특수한 패턴**을 포함해 학습하게 되면서 발생하며, 훈련 성능은 우수하지만 테스트 성능은 저하되는 문제가 있습니...
# 정규화 (Regularization) ## 개요 정규화는 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되는 것을 방지하기 위해 사용하는 기법입니다. 과적합은 모델이 학습 데이터의 노이즈나 특수한 패턴을 너무 잘 기억해, 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 의미합니다. 정규화는 모델의 복잡도를 제어하여 이 문제를 해결하고,...
# 하이퍼파라메터 ## 개요/소개 하이퍼파라메터(Hyperparameter)는 머신러닝 모델의 학습 과정에서 **사전에 설정되는 조절 매개변수**로, 모델의 성능과 수렴 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 이는 학습 알고리즘 내부에서 자동으로 계산되지 않으며, 개발자가 직접 정의해야 하는 파라메터입니다. 예를 들어, 신경망의 경우 레이어 수, 노드 수, 활...
# 회귀 계수 ## 개요 회귀 계수는 통계학에서 변수 간 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 핵심 개념입니다. 주로 선형 회귀 분석을 통해 독립변수와 종속변수 사이의 수량적 관계를 정량화합니다. 이 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 계산 방법, 해석 방식 및 실제 적용 사례에 대해 상세히 설명합니다. --- ## 정의 및 개념 ### 선형 회...