간단한 이론이지만 강의 복습을 하며 스토리처럼 다시 정리해보도록 한다. 똑같은 데이터로 model A, model B, model C.. 여러가지 모델을 만들 수 있다. 이 중 어떤 모델을 사용할 것인가를 우리는 어떻게 결정할 수 있을까? 1. Overfitting vs Generalization 10개의 데이터 샘플 존재, x축 scale은 0~1, t축 scale은 -1~1이다. Linear 하지 않고 (0-1차원이 아니라) Polynomial 이라 가정할 때 (2차원 이상), 몇차원의 Polinomial을 가져가면 될까? 의 문제이다. 어떻게 선을 그어야 에러가 가장 적을까? 에러라는 측면에서 봤을 때는 0차원보다 1차원이 에러를 줄일 수 있었다. 그렇다면 9차원일때가 베스트라는 건가? 딱딱 맞으니..
