아날로그와 디지털사이

기본적인 내용은 '핸즈온 머신러닝'에 기반합니다. *Index* 1.MNIST 2. 이진 분류기 훈련 3. 성능측정(3.1~3.5) 4. 다중 분류 5.에러분석 6. 다중 레이블 분류 7. 다중 출력 분류 ​ ​ 1. MNIST 머신러닝의 가장 기본적인 데이터 셋으로 학습용으로 많이 사용. 7만 개의 이미지 데이터 셋이고 필체가 다른 숫자 이미지(0~9)로 구성. MNIST 데이터 셋은 Train set(front 60,000), Test set(back 10,000)개로 나누어져 있습니다. Train set은 이미 섞여 있어 모든 교차 검증 폴드를 비슷하게 만듭니다. (= 어떤 한 숫자가 쏠리는 것 방지 : 골고루 섞여있음) ​ 2. 이진 분류기 훈련 True & False Training (MNIST..