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클래스별 통계와 로그 우도로 분류하며 분산 스무딩·벡터화·메모리 사용 범위를 살펴본다.
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거리 계산과 동률 처리로 KNN을 구현하고 k의 경계 조건과 정렬 비용을 확인한다.- Published on
OLS 정규방정식 R² 다중공선성 릿지 라소까지 선형 모델의 핵심을 한 흐름으로 정리한다.- Published on
다중 분류의 확률과 cross-entropy 기울기를 구현하며 행별 안정화와 배열 차원을 살펴본다.- Published on
L1 서브그래디언트로 라소를 구현하고 최적해의 희소성과 고정 학습률 구현의 차이를 살펴본다.