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☝🏼 대면으로 모여서 준비했다면 사진 첨부도 잊지 말고 꼭 해주기~~~!!!
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과제 제출란
딥다이브 주제
릿지 회귀와 라쏘 회귀는 선형 회귀의 규제된 버전입니다. 릿지 회귀와 라쏘 회귀 모두 비용 함수에 규제항을 더하지만, 라쏘 회귀의 경우 L2 노름 대신 가중치 벡터의 L1 노름을 사용합니다.
- 어떤 경우에 릿지 회귀가 유리하며 어떤 경우에 라쏘 회귀가 유리한가?
- 데이터의 크기와 차원이 커질 경우 둘의 성능과 효율성은 어떻게 변화할까?
- 엘라스틱넷은 둘의 어떠한 장점과 특징을 각각 가져가는가?
딥다이브 답변
- 어떤 경우에 릿지 회귀가 유리하며 어떤 경우에 라쏘 회귀가 유리한가?
- 데이터의 크기와 차원이 커질 경우 둘의 성능과 효율성은 어떻게 변화할까
- 엘라스틱넷은 둘의 어떠한 장점과 특징을 각각 가져가는가?
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