CS 229 ― 기계 학습
치트시트
- • 기댓값 최대화, k-평균 군집화, 계층적 군집분석
- • 군집화 평가
- • 주성분 분석, 독립성분분석
- • 구조, 활성화 함수, 역전파, 드롭아웃
- • 합성곱 층, 배치 정규화, 게이트
- • 마르코프 결정 과정, 벨만 방정식, Q-러닝
- • 혼동 행렬, 정확도, 정밀도, 리콜, F1 스코어, ROC
- • R 스퀘어, 맬로우의 CP, AIC, BIC
- • 교차-검증, 정규화, 편향/분산 트래이드오프, 오류 분석
복습
- • 확률의 공리, 순열, 베이즈 규칙, 독립성, 조건부 확률
- • 확률 변수, 기대값, 분산
- • 중심 극한 정리, 모수 추정
- • 주요 행렬, 곱셈, 전치, 역행렬, 대각합, 행렬식
- • 고유값, 고유벡터, 노름, 그라디언트, 헤시안
- • 양의 준정부호 행렬, 스펙트럼 정리, 특이값 분해
