모형 평가의 기준 모형 평가의 기준은 크게 일반화의 가능성, 효율성, 예측과 분류의 정확성으로 구분됩니다.

교사학습 단계

퍼셉트론(Perceptron) 구조

분석 방법 차이 iris 데이터셋의 결정경계를 분석기법을 달리해서 생성된 결정경계를 확인함으로써 분석되어지는 특징들의 차이를 눈으로 확인해 봅니다.

The Neural Network Zoo - Chart of Neural Networks https://bit.ly/2FGai7r

AdaBoost · ≒ AdaBoosting ≒ Adaptive Boosting · ≒ 에이다부스트 · 기계 학습 메타 알고리즘 · AdaBoost는 성능을 향상시키기 위하여 다른 많은 형태의 학습 알고리즘과 결합하여 사용할 수 있다. 다른 학습 알고리즘(약한 학습기, weak learner)의 결과물들을 가중치를 두어 더하는 방법으로 가속화 분류기의 최종 결과물을 표현할 수 있습니다. · AdaBoost는 이전의 분류기에 의해 잘못 분류된 것들을 이어지는 약한 학습기들이 수정해줄 수 있다는 점에서 다양한 상황에 적용할 수 있습니다(adaptive). http://bit.ly/34q8GG9 https://en.wikipedia.org/wiki/AdaBoost