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TEAM EDA
Ch3-1. Linear Regression *슬라이드*Linear Regression *강의*Simple Linear Regression and Confidence Intervals (13:01)Hypothesis Testing (8:24) 지난시간에 이어 선형회귀분석을 계속하겠습니다. 선형회귀모델은 아래와 같이 결정됩니다. 그리고 우리는 이를 Supervised Learning(Y를 알고 있을 경우/ 만일 Supervised Learning을 처음들어보시면 Day1 : Introduction을 보고오시기 바랍니다.)이라고 하며, Y는 X와 선형이라고 가정합니다.(선형성가정) 하지만 아래의 빨간곡선처럼 실제로 X와 Y와의 관계가 선형인 경우는 거의 없습니다.그럼에도 불구하고 선형회귀분석은 개념적으로나 ..
*강의* Assessing Model Accuracy and Bias-Variance Trade-off (10:04)Classification Problems and K-Nearest Neighbors (15:37)Lab: Introduction to R (14:12) - optional *추가자료*bias and variance 지난번에 이어서 선형회귀에 대해 계속 보도록 하겠습니다. 기본적으로 선형회귀 모델은 아래와 같습니다. p+1개의 파라미터를 가지고 있고, Training 데이터에 의해서 파라미터들이 결정됩니다. 선형회귀 모델은 기본적으로 정확하지는 않지만 알려지지 않은 f(x)를 대략적으로 해석해볼 수 있다는것에 의의가 있습니다. 위의 두 사진만 봐도 이해 되듯이 단순한 선형회귀 모델보다는 q..
Ch2-1. Statistical Learning *슬라이드*https://lagunita.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/statistical_learning.pdf *강의*Statistical Learning and Regression (11:41)https://www.youtube.com/watch?v=WjyuiK5taS8&list=PL5-da3qGB5IDvuFPNoSqheihPOQNJpzyy Curse of Dimensionality and Parametric Models (11:40)https://www.youtube.com/watch?v=UvxHOkYQl8g&list=PL5-da3qGB5IDvuFPNoSqheihPOQNJpzyy ..
Ch1. Introduction *슬라이드*https://lagunita.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/introduction.pdf *강의*Opening Remarks and Examples (18:18)https://www.youtube.com/watch?v=2wLfFB_6SKI&list=PL5-da3qGB5ICcUhueCyu25slvsGp8IDTa Supervised and Unsupervised Learning (12:12)https://www.youtube.com/watch?v=LvaTokhYnDw&list=PL5-da3qGB5ICcUhueCyu25slvsGp8IDTa 슬라이드 요약 Statistical Learning Probl..
Note : edwith의 조경현 교수님의 딥러닝을 이용한 자연어 처리를 보고 필가한 자료입니다. 선행학습 자료 https://github.com/nyu-dl/Intro_to_ML_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdfIntroduction to Machine Learning: Chapters 1-2 를 학습합니다. https://github.com/nyu-dl/NLP_DL_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdfDeep Learning for NLP: Chapters 2-4 를 학습합니다. http://videolectures.net/deeplearning2016_cho_language_understanding/Deep Natural..