[CS182] Lecture 3: ML Basics 2 (Bias-Variance Tradeoff, Regularization, Machine Learning Workflow)

해당 글은 CS182: Deep Learning의 강의를 정리한 글입니다. 여기서 사용된 슬라이드 이미지의 권리는 강의 원작자에게 있습니다. Linear Regression 이전 lecture에서는 데이터를 Classification(분류)하는 문제를 다루었습니다. 하지만 머신러닝이 예측할 수 있는 데이터는 범주형 데이터만 있는게 아닙니다. 이번에는 범주형 데이터가 아니라 연속형 데이터를 예측하는 Regression 문제를 다뤄보겠습니다. Model 정하기 Classification에서 골랐던 모델은 어떤 라벨인지 하나만 고르지 않고 각 라벨별 확률로 예측했습니다. 그렇기에 Regression에서도 특정한 값 하나가 아니라 확률로 예측할 것 입니다. Classification 모델은 각 라벨별 확률, 또..