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DEEP LEARNING

3.6 주택 가격 예측: 회귀 문제 127
3.6.1 보스턴 주택 가격 데이터셋 127
3.6.2 데이터 준비 128
3.6.3 모델 구성 129
3.6.4 K-겹 검증을 사용한 훈련 검증 130
3.6.5 정리 135

3.7 요약 135

4장 머신 러닝의 기본 요소 137

4.1 머신 러닝의 네 가지 분류 138
4.1.1 지도 학습 138
4.1.2 비지도 학습 139
4.1.3 자기 지도 학습 139
4.1.4 강화 학습 140
4.2 머신 러닝 모델 평가 142
4.2.1 훈련, 검증, 테스트 세트 142
4.2.2 기억해야 할 것 146
4.3 데이터 전처리, 특성 공학, 특성 학습 147
4.3.1 신경망을 위한 데이터 전처리 147
4.3.2 특성 공학 149
4.4 과대적합과 과소적합 151
4.4.1 네트워크 크기 축소 152
4.4.2 가중치 규제 추가 156
4.4.3 드롭아웃 추가 158
4.5 보편적인 머신 러닝 작업 흐름 160
4.5.1 문제 정의와 데이터셋 수집 161
4.5.2 성공 지표 선택 162
4.5.3 평가 방법 선택 162
4.5.4 데이터 준비 163
4.5.5 기본보다 나은 모델 훈련하기 163
4.5.6 몸집 키우기: 과대적합 모델 구축 165
4.5.7 모델 규제와 하이퍼파라미터 튜닝 166
4.6 요약 167

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