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기계학습 방법론의 Dataset과 학습과 예측에 관여하는 Inductive Bias를 찾는 방식으로 공부한다.

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정리

Machine Learning Theory

[강의2] Generalization Error가 계산 불가인 이유 🤖

[강의2] ⭐ 귀납적 학습 알고리즘 정의

[강의2] ⭐ 교재 2.7~8절 요약 - inductive bias, 모델 선택, generalization, 지도학습 📔

[강의2] VC 차원 교재 정리 📔

[강의2] PAC-learnable 교재 정리 📔

Bayesian Decision

[강의3] (참고) 조건부 확률분포의 확률변수

[강의3] Law of Total Probability

Maximum Likelihood Estimation

[강의4, 6] ⭐ 교재 4장 요약 - Univariate GDA (v241011) 📔

[강의4] ⭐ Categorical Distribution (v241010)

[강의4] MLE에 대한 수업과 이해 차이 (v241011)

Naive Bayesian Classifier

Univariate Gaussian Distribution

[강의6] (참고) 자유도(Degrees of freedom) 🤖