2부 퀴즈. 고전 머신러닝
0 / 12 문제 맞힘
로지스틱 회귀에서 시그모이드의 역할은 무엇이며, 결정 경계는 어떤 모양인가?
교차 엔트로피 손실을 한 문장으로 정의하고, 정답 확률 0.9와 0.01일 때의 벌점을 비교하라.
소프트맥스의 정의와 온도의 효과를 말하라.
kNN이 '학습 없는' 모델인 이유와, 그럼에도 표현(벡터화)에 크게 의존하는 이유는?
결정 트리는 각 갈림길의 질문을 어떤 기준으로 고르며, 왜 혼자 두면 과적합하는가?
배깅과 부스팅의 전략 차이를 편향·분산의 언어로 설명하라.
테이블 데이터에서 GBDT가 여전히 기본 선택인 이유를 말하라.
k-평균의 두 단계와, 사용 시 기억할 세 가지 성격을 말하라.
PCA가 찾는 방향은 무엇이며, '분산이 정보'인 이유는?
희귀병 검진(양성 0.2%)에서 정확도 99.8% 모델이 무의미할 수 있는 이유와, 대신 봐야 할 두 지표는?
판정 임계값을 낮추면 정밀도와 재현율은 각각 어느 쪽으로 움직이는가? 모델 비교와 임계값 조정은 어떻게 분리하나?
자기기만을 막는 실험 규율 세 가지를 들어라.