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[일시] 2024.01.19

[세미나 주제] Statistical Learning(6. Linear Model Selection and Regularization, 9. Support Vector Machines)

[요약]
본 발표에서는 Statistical Learning 중 Linear Model Selection and Regularization 과 Support Vector Machine, 두개의 챕터를 집중적으로 다룬다. 6장 Linear Model Selection and Regularziation 에서는 prediction accuracy와 model interpretability 측면에서 장점을 갖는 linear model에 대해서 Subset selection, Shrinkage method, Dimension Reduction method 등의 topic에 대해 각각의 세부 method를 살펴본다. 이어서 9장 Support Vector Machine 에서는 Maximal margin classifier의 개념으로부터 시작해 Support vector classifier, Support vector machine의 개념까지 단계별로 확장하며 그 개념과 방식을 소개한다.

[참고 논문]
- An Introduction to Statistical Learning


[녹화 영상 링크]
https://us02web.zoom.us/rec/share/kU8r5nLsVVcr9EI5tCcA0yQfhcXupeQfFBzYEGvc3sWinrHFYqABzwyiJWm4jwc.w65-861DP6dFy1WS?startTime=1705637202000