- 라플라스 smoothing은 특정 이벤트가 관찰되지 않은 경우에도 약간의 확률을 부여하여 과적합을 방지하는 중요한 기술입니다. 🕵️♂️
- 과적합은 모델이 훈련 데이터를 너무 잘 기억하여 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 떨어지는 현상을 말합니다. 😓
- 라플라스 smoothing은 모든 이벤트에 대한 확률 분포를 더욱 균등하게 만들며 모델이 드문 사건에도 더 강해지도록 합니다. 📈
- 라플라스 smoothing은 개별 단어에 대한 확률을 조정하여 특정 단어의 빈도에 대한 과도한 의존을 줄이고, 일반적인 패턴을 학습하도록 돕습니다. 📚
- 라플라스 smoothing은 특정 단어의 확률을 0에 가까이 만들어 훈련 데이터에 대한 과도한 의존을 방지합니다. ✨
Recommanded Videos
엔비디아 RTX 50 시리즈 출시, Ghostty 와 Warp 터미널
2025. 4. 27.
44: Virtual thread 지원하는 Thread pool 을 만들자 16부
2024. 3. 25.
유니티 게임 개발 100강사전 오픈
2023. 3. 31.
Lynx Tutorial – JS Framework for Cross Platform Development
2025. 4. 9.
Getting the Most Out of the Epic Ecosystem | Unreal Fest 2024
2025. 2. 4.
Fixing a Messy SQL Query Step by Step
2025. 6. 25.