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이 예시는 회귀 문제를 다룬다. 여기서는 $sin(2\pi x)$에 약간의 noise를 추가해 데이터를 생성하였다. $$ \mathbf{t} = sin(2\pi \mathbf{x}) + \varepsilon $$ 이때 $\mathbf{t} = (t_1, t_2, ...., t_N)^T$, $\mathbf{x} = (x_1, x_2, ..., x_N)^T$이다. 오차는 가우시안 분포를 따른다. 즉, N개의 input vector $\mathbf{x}$에 대해서 N개의 output vector $\mathbf{t}$가 있는 것이다. 이제 우리는 이 데이터를 이용해서 곡선을 fitting 시키고, 이 함수를 통해 어떠한 input $\hat{x}$이 주어졌을 때 타켓 변수 $\hat{t}$를 예측한다. 해당 ..
기본 용어 패턴인식(pattern recognition)은 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 데이터의 규칙성을 자동적으로 찾아내고, 이 규칙성을 이용하여 데이터를 각각의 카테고리로 분류하는 등의 일을 하는 분야이다. 손글씨로 쓰인 숫자를 각각 해당되는 숫자로 분류하는 것과 같은 것이 하나의 예시가 될 수 있겠다. 머신러닝은 이러한 분석에 좀 더 효과적인 결과를 가져다준다. 머신러닝에서 우리는 훈련집합(training set)을 이용하여 변경 가능한 모델의 매개변수들을 조절하는 등의 훈련단계(학습단계)를 거쳐 적절한 모델을 선택하게 된다. 그 후에 시험집합(testing set)에 그 모델을 적용시켜 보아 모델의 성능을 파악한다. 이때 훈련단계에서 사용되지 않았던 새로운 예시들을 올바르게 분류하는 능력을 일반화(..