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안내 사항 이 시리즈는 더 이상 업데이트 되지 않습니다. 대신 새롭게 제 github 레포에 jupyter notebook을 기반으로 다시 정리하고 있습니다. 이 작업이 다 끝나고 스스로 이해한 것을 한글로 정리하게 될 때가 오기를 바랍니다. 우리는 지금까지 supervised learning의 대표적인 방법인 least squares와 kNN을 알아보았다. 다시 두 방법이 만들어내는 decision boundary를 흘끗 보자. least squares를 이용한 선형 모델은 매우 매끄러운 decision boundary를 만들어내며, 데이터에 맞추기에 일관적인 면모를 드러낸다. 딱 봐도 좋아보인다. 다만 우리는 least squares가 적합한 방법이라는 믿음을 가지고 있기 때문에 사용을 했다는 점을 ..

안내 사항 이 시리즈는 더 이상 업데이트 되지 않습니다. 대신 새롭게 제 github 레포에 jupyter notebook을 기반으로 다시 정리하고 있습니다. 이 작업이 다 끝나고 스스로 이해한 것을 한글로 정리하게 될 때가 오기를 바랍니다. 주의이 글의 내용은 Hastie, Tibshirani 등이 쓴 책 "The Elements of Statistical Learning"의 순서와 내용을 기반으로 정리한 글입니다. 따라서 잘못된 내용이 있을 수도 있으니 그럴 경우 제보해주시면 감사드리겠습니다. 이전 글2-1. Least squares k-Nearest-Neighbor (kNN) 이전 글에서 선형 모델로 맞추듯(fit), kNN을 통한 fitting \(\hat{Y}\)을 다음과 같이 나타낸다.\[\h..

안내 사항 이 시리즈는 더 이상 업데이트 되지 않습니다. 대신 새롭게 제 github 레포에 jupyter notebook을 기반으로 다시 정리하고 있습니다. 이 작업이 다 끝나고 스스로 이해한 것을 한글로 정리하게 될 때가 오기를 바랍니다. 주의이 글의 내용은 Hastie, Tibshirani 등이 쓴 책 "The Elements of Statistical Learning"의 순서와 내용을 기반으로 정리한 글입니다. 따라서 잘못된 내용이 있을 수도 있으니 그럴 경우 제보해주시면 감사드리겠습니다. Machine Learning, Supervised Learning이란?Machine learning을 아-주 간단하게 축약하자면, 주어진 데이터를 기반으로 판단을 내릴 수 있는 규칙을 만들고 이를 토대로 주어..