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이 글은 [developers.google.com/machine-learning/crash-course/generalization/video-lecture]을 참고하여 작성하였습니다. 일반화 문제 : 새로운 사례가 추가되는 경우! 모델 과적합 문제 모델 과적합 문제 발생하지 않으려면? 우리가 머신러닝으로 하고자 하는 것이 무엇인지 생각해보기 데이터 샘플로 모델을 학습시킴 어떻게 신뢰? 모델의 적합도 판단 일반화 이론 모델의 단순성/복잡성 측정 아이디어 기반 실제로는 경험적인 접근방식을 사용하기 때문에 일반화이론 사용 x 테스트 세트 방법 (경험적인 측면) 데이터 분포에서 새로운 사례를 뽑아 모델을 학습시킴 = 학습세트 사례를 하나 더 추출하여 테스트 세트로 만듬 모델이 학습 세트에서만큼 테스트 세트에서 ..