베이시스: 머신러닝의 기반
베이시스는 머신러닝 모델이 학습할 수 있는 특징 공간을 정의하는 기본적인 빌딩 블록입니다. 선형 베이시스, 다항식 베이시스, RBF 베이시스, 이산 베이시스와 같은 다양한 유형의 베이시스가 있으며, 각 유형은 데이터의 특성과 모델의 목적에 따라 선택해야 합니다. 적절한 베이시스를 선택하면 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 일반화 능력과 계산 효율성 간의 균형을 찾는 것이 중요합니다.
베이시스 선택
베이시스는 머신러닝 모델이 학습할 수 있는 특징 공간을 정의하는 기본적인 빌딩 블록입니다. 선형 베이시스, 다항식 베이시스, RBF 베이시스, 이산 베이시스와 같은 다양한 유형의 베이시스가 있으며, 각 유형은 데이터의 특성과 모델의 목적에 따라 선택해야 합니다. 적절한 베이시스를 선택하면 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 일반화 능력과 계산 효율성 간의 균형을 찾는 것이 중요합니다.