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
- MySQL
- Recsys-KR
- hackerrank
- 파이썬
- Machine Learning Advanced
- TEAM EDA
- Segmentation
- Image Segmentation
- 알고리즘
- pytorch
- 프로그래머스
- 나는리뷰어다
- TEAM-EDA
- DilatedNet
- 큐
- 튜토리얼
- 입문
- Semantic Segmentation
- 추천시스템
- eda
- 엘리스
- Object Detection
- Python
- 스택
- 한빛미디어
- 나는 리뷰어다
- 3줄 논문
- 협업필터링
- 코딩테스트
Archives
- Today
- Total
목록2018/11/19 (2)
TEAM EDA
Day7 : 1주차 질의응답 해설
리더님 정답파일
EDA Study/수학
2018. 11. 19. 23:18
Day6 : 1주차 질의응답
질문1) 유연한 통계학습방법과 덜 유연한 방법중 어느것이 일반적으로 성능이 더 나은지 말해보자. 내 답변) 질문의도를 정확히 모르겠는데, a)의 경우 설명변수의 수에 비해 표본의 크기가 크니 덜 유연한 방법을 사용해도 충분히 학습되서 성능이 좋을 것 같습니다. 반대로 b)의 경우 p가 n에 비해 클 경우 선형회귀 같은 통계적인 방법을 사용할 수 없고 비모수적 기법(k-nearest)도 성능이 좋지 않으니 유연한 방법을 써야할 것 같습니다. 질문2) 각 시나리오가 분류 혹은 회귀문제 인지 설명하고, 가장 관심 있는것이 추론인지 혹은 예측인지 명시해보자. n과 p 또한 생각해보자. 내 답변) A : 회귀문제 - 추론 / n=500개 p = 4 이익, 직원 수, 업종, CEO 연봉 / p에 비해 n이 많은 상..
EDA Study/수학
2018. 11. 19. 23:16