#CS229
5편
- CS229 지도학습 치트시트를 다시 쓴다 — 무엇이 무엇의 특수한 경우인가모델을 하나씩 외우지 않는다. 손실함수와 GLM 세 가정으로 회귀·로지스틱·SVM 을 한 줄에 세운다
- CS229 비지도학습 치트시트를 다시 쓴다 — 정답이 없을 때 무엇을 믿는가k-means 와 EM 은 같은 뼈대다. 왜 왜곡 함수로는 k 를 못 고르는지 숫자로 확인했다
- CS229 머신러닝 팁 치트시트를 다시 쓴다 — R² 는 잡음만 넣어도 오른다지표·교차검증·편향분산·정규화. 지표가 좋아졌다는 말이 왜 증거가 아닌지 숫자로 확인했다
- CS229 딥러닝 치트시트를 다시 쓴다 — 0.25 를 스무 번 곱하면활성화 함수·드롭아웃·배치정규화·합성곱 크기 공식. 왜 ReLU 로 갈아탔는지 숫자로 본다
- CS229 수학 리프레셔를 다시 쓴다 — 왜 n=30 이고 왜 n-1 인가확률·통계와 선형대수·미적분에서 머신러닝이 실제로 쓰는 것만. 경험칙의 근거를 숫자로 확인했다