책에서는 지난번과 같은 챕터 1이지만, 다같이 하나의 포스트에 정리하면 정신 사나울 것 같아서 별도로 정리했다.이 파트에선 아주아주 중요한 overfitting과 underfitting이 나온다!머신러닝에서의 주의할 점 A: 데이터 문제데이터 양의 불충분함인간은 상대적으로 적은 데이터로도 기억하고 습득하지만 기계는 어마어마한 데이터를 동원하여 학습한다.그리고 만일 이 데이터의 양이 충분치 못하면 해당 시스템은 정확한 예측에서 점차 멀어지게 된다.추가로 덧붙이자면,, 처음에 전문가들은 데이터 양이 충분하면 충분할 수록 정확도가 나아진다고 생각했다.그러다보니 아주 최근엔 양질의 데이터를 제작해주는 중국 업체들이 모 유..........
핸즈온 머신러닝 2: Underfitting(과소적합), Overfitting(과대적합), 교차 검증에 대한 요약내용입니다.
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