Bayesian2 [베이지안 딥러닝] Ch3.2 Bias-Variance Decomposition 2020-2학기 이화여대 김정태 교수님 강의 내용을 바탕으로 본 글을 작성하였습니다. Overview Linear regressoin (MLE) Bias-Variance Decomposition Bayeisan linear regression Bayesian model comparison The evidence approximation Limit, of fixed basis functions Bias variance decomposition 앞에서는 MLE를 이용하는 경우 overfitting이 발생한다는 단점이 있었다. 베이지안 방법론을 바탕으로 각각의 매개변수들을 주변화할 경우에는 overfitting이 발생하지 않는다. 이번 장에서는 베이지안 관점에서의 모델 복잡도에 대해서 더 깊이 살펴보려 한다... 2021. 2. 7. [베이지안 딥러닝] Ch4.2 Linear Models for Classification - Probabilistic Generative Models 2020-2학기 이화여대 김정태 교수님 강의 내용을 바탕으로 본 글을 작성하였습니다. Ch4.1에서는 분류를 위한 discriminant function을 이용한 접근법을 다뤘으며, 이번 Ch4.2에서는 클래스별 conditional distribution인 $p(\mathbf{x}|C_k)$와 클래스의 prior distribution인 $p(C_k)$를 모델하고, 베이지안 정리를 적용하여 $p(C_k|\mathbf{x})$ (posterior probability)를 계산해 내는 방식의 probabilistic generative models을 사용할 것이다. Overview Linear classification Probabilistic generative model Probabilistic dis.. 2020. 12. 3. 이전 1 다음
