[태그:] 분류기

머신런닝을 이용한 분류기를 만들때 가장 많이 나오는 유명한 개념중에 하나이다. 분류기를 만들어서 테스트 하는 과정을 거치며 많은 에러들이 나오게 된다. 이런 에러들을  MSE로 분석해보면 Learning Error = bias + variance 위와 같은 식으로 간단하게 정리된다. Bias는 학습된 분류기와 실제 값 사이의 제곱에러이다. 정확도하고 약간 비슷한 개념이다. 이 bias는 linear한 분류기보다 nonlinear한 분류기가 낮은 값으로 나온다. […]

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