1. Optimization의 중요성 Optimiaztion(최적화)는 머신러닝 관점에서 몇 가지 논점에서 바라 볼 수 있다. 1) 일반화 (Generalization) 2) 과대적합 vs 과소적합 (Ovefitting vs Underfitting) 3) 교차검증 (Cross Validation) 4) 편향-분산 트레이드오프 (Bias-Variance Tradeoff) 5) 부트스트래핑 (Bootstrapping) 6) 배깅과 부스팅 (Bagginf and Boosting) 1-1) 일반화 (Generalization) Generalization라고 하면 일반적으로 train error는 학습과정에서 계속해서 작아짐에 따라, test error도 줄어들었을 때 학습이 잘 되었으며, Generalizati..