Algorithm (1) 썸네일형 리스트형 4 - 2. Linear Regression + Optimizer (경사하강법, Gradient Descent, Momentum, RMSProp, Adam) Linear Model 의 장점 모델이 단순하며 해석 가능성이 있고 다양한 환경에서 일반적으로 안정적인 성능을 제공할 수 있다 Optimizer 종류 0) Normal Equation (벡터연산) 한번에 계산이 되지만 Feature(Dimension)이 늘어남에 따라 복잡도 증가로 인한 비효율성 1) (Batch) Gradient Descent (함수의 변화도가 가장 큰 방향으로 이동) 반복연산이 필요하지만 Feature 개수에 영향 받지 않음 (빅데이터 트렌드에 적합) 단점 : 전체 데이터를 고려하여 기울기를 계산하기 때문에 복잡도가 커지고 학습시간이 오래 걸림 2) Stochastic Gradient Descent (SGD) 전체 데이터를 고려하지 않고 샘플 데이터를 1개씩 계산 단점 : 파라미터 연.. 이전 1 다음
