RL Researcher

1. Overfitting이란? 복잡한 모형일수록, 데이터가 적을수록 Overfitting이 일어나기 쉬움 (학습데이터에 너무 잘 맞은 나머지 검증데이터에 맞지 않은 것) 2. 과적합(Overfitting) 분산(Variance)과 편향(Bias)의 트레이드오프(Tradeoff) 모형$\hat{f}(X)$로 모집단의 전체 데이터를 예측할 때 발생하는 총 Error를 계산하면 reducible error(돌이킬 수 있는 에러)와 irreducible error(돌이킬 수 없는 에러)로 표현되며, reducible error는 다시 분산과 편향으로 구성 $$E(Y-\bar{Y})^{2} = E[f(X)+\epsilon -\hat{f}(X)]^{2} = Var(\hat{f}(X)) + [Bias(\hat{f}..