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목록데이터부족해결 (1)
94년생 스피노자

릿지 회귀분석은 다음과 같은 상황에서 활용된다. 과적합이 일어날 때 (Low Bias & High Variance) 데이터가 부족할 때 다중 회귀분석에서는 예측차이를 최소화하는 것을 목표로 한다. 릿지 회귀분석에서는 예측차이 뿐만 아니라 계수의 제곱까지 합하여 최소화한다. 즉 릿지 회귀분석에서는 계수도 점차 줄어 0에 가까워진다. 결국 계수에 제약을 줌으로써 모델을 정돈해준다. 이번에는 영상이 1개 밖에 없으니 가벼운 마음으로 보자. 1. 릿지 회귀분석 (Ridge Regression) https://www.youtube.com/watch?v=Q81RR3yKn30 모두 행복하길 -끝-
코드스테이츠 AI 부트캠프/ii) 기계학습
2021. 6. 10. 21:06