[일반] 선형회귀라도 디코딩행렬 W를 걍 믿으면 안되지

[36악장(dranhen)]

multicollinearity 어쩌구를요

[익명(124.197)]

와 lsqr 알고리즘 아시는구나

[36악장(dranhen)]

의외로 ridge 같은걸 썼을때 weight 가 뭔가 특별히 어떤 종속변수에 양/음의 방향으로 기여한다고 믿는 사람들이 많더라

[딥삣삐 1(121.131)]

기똥찬 도메인 지식으로 모든 독립인 변수만 쏙쏙 골라내서 모델을 구성하면 가능하긴 하지만 현실은 ... 은근 ridge든 lasso든 사용하면 사전에 변수 필터링 없이도 모델이 잘 찾는다고 믿는 사람이 꽤 있더라 - dc App

[36악장(dranhen)]

글고 보통은 다변량 표현에서 class로 매핑하니까 거의 무조건 공분산이 있을 수 밖에 없고.. 그런 경우는 보통 w에 class랑 별상관없는 변수에 노이즈 억제하려고 유의미한 음의 가중치를 학습하는 경우가 많은데 보통 생물학쪽에서 저 가중치를 그대로 해석하는 경우가 많은듯 - dc App

[딥삣삐 1(121.131)]

@36악장 잘 분석이 됐다 라고 믿고 싶은가봄 - dc App

[36악장(dranhen)]

lasso는 이론적 근거라도 있지 ridge는 걍 안터지게 하는건데 챪,.. - dc App

[딥삣삐 2(118.235)]

팩트는 이딴건 주류딥러닝연구에 전혀쓸모가 없다는거야ㅎㅎㅎ

[36악장(dranhen)]

nn에서도 linear surrogate explainability에서 문제됨... - dc App

[익명(39.7)]

말투만봐도 틀딱인생헛산통계충 223.131인게 보이네

[익명(118.235)]

@ㅇㅇ(39.7) 이세끼 저눙충