1. 서론 앞서의 글에서 머신러닝과 딥러닝을 이용함에 있어서 분포를 이해함이 어떤 점에서 좋은 지 개념적으로 알아보았다. 그럼 그 분포의 개념이 어떤 점에서 쓰이는지 알아보도록 하자. 2. 손실함수 손실함수(Loss function)이란 실제값에 비해 가정한 모델의 $h(\theta)$가 얼마나 잘맞추었는지 판단하는 함수이다. 보통 다음과 같은 것들을 손실함수라고 정의 한다. Squared Error,제곱오차 = $(y-\hat y)^2 $ Absolute Error, 절대오차 = $ |y-\hat y| $ 이것은 각 하나의 관찰값들에서 구해지는 것인데, 모델 학습에 쓰이는 것은 아래 그림과 같이 보통 N 개의 값들이 존재하므로, 보통 비용함수(Cost function)는 손실함수의 평균으로 정의된다. ..
