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Step By Step - 우공이산(愚公移山)
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Part 4. 편향과 분산
Last updated on 26 Dec 2018 / Published on 26 Dec 2018
Prev - 17. 개발 데이터셋이 클 경우, 개발 데이터셋을 두 개로 분할하고 하나만 살펴볼 것
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Machine Learning Yearning
Part 1. 시작하기
1. 왜 머신러닝 전략이 필요한가?
2. 이 책 활용법
3. 사전 준비와 표기법
4. 규모가 머신러닝의 발전을 이끈다.
Part 2. 개발과 테스트셋 구성
5. 개발 데이터셋과 테스트 데이터셋
6. 같은 분포의 개발셋과 테스트셋 구성
7. 개발셋과 테스트셋의 규모
8. 최적화를 위한 단일 평가 지표
9. 최적화 지표와 만족 지표
10. 개발 데이터셋과 평가지표로 개발 순환 사이클 속도 향상
11. 개발/테스트 데이터셋과 평가 지표를 변경해야하는 시점
12. 정리: 개발/테스트 데이터셋 구성
Part 3. 기초 에러 분석
13. 첫 시스템 신속한 구축, 그리고 반복
14. 에러 분석: 아이디어 평가를 위해, 개발 데이터셋을 살펴보라.
15. 오류 분석중에 여러 아이디어를 동시에 평가하기
16. 잘못 레이블된 개발/테스트 데이터셋 처리
17. 개발 데이터셋이 클 경우, 개발 데이터셋을 두 개로 분할하고 하나만 살펴볼 것
Part 4. 편향과 분산