Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 |
Tags
- DFS
- 파이썬
- 나는리뷰어다
- Python
- Object Detection
- eda
- 튜토리얼
- Recsys-KR
- pytorch
- 스택
- Segmentation
- MySQL
- 입문
- 한빛미디어
- 큐
- 나는 리뷰어다
- 3줄 논문
- 협업필터링
- hackerrank
- 알고리즘
- 코딩테스트
- TEAM EDA
- 엘리스
- DilatedNet
- TEAM-EDA
- Semantic Segmentation
- Machine Learning Advanced
- Image Segmentation
- 프로그래머스
- 추천시스템
Archives
- Today
- Total
TEAM EDA
Day 16 : K-fold Cross-Validation 본문
가볍게 시작하는 통계학습 3주차 Day 2
교재 5.1.2, 5.1.3을 공부하시면 됩니다. (영문: 178p~182p, 국문:205p~210p)
K-fold Cross-Validation(13:33)
https://www.youtube.com/watch?v=nZAM5OXrktY&list=PL5-da3qGB5IA6E6ZNXu7dp89_uv8yocmf
K-fold Cross-Validation
K-Fold Cross Validation은 Validation 과정을 총 K번 하는것을 의미합니다. 가운데 KFOLD 이미지는 4-Fold의 경우입니다. 트레인 / Validation을 4개로 나누어서 모든 데이터를 학습에 참여시키려는 목적을 가지고 있습니다. 만일 K가 데이터의 사이즈와 똑같은 경우에는 마지막 그림인 LOOCV라고 합니다.
보통은 k가 5이거나 10일 때 bias가 가장 적습니다.
궁금증
- 왜 k가 5이거나 10일때가 괜찮을까?
'EDA Study > 수학' 카테고리의 다른 글
| Day 18 : The Bootstrap (0) | 2018.12.02 |
|---|---|
| Day 17 : Cross-validation: right and wrong (0) | 2018.12.02 |
| Day15 : Resampling Methods (0) | 2018.12.02 |
| Day13 : 2주차 질의응답 (0) | 2018.11.25 |
| Day12 : QDA and Naive Bayes (1) | 2018.11.24 |
'EDA Study/수학' Related Articles
more
