기말시험
시험 범위·복습 주제
- Decision Tree와 일반화 — 깊이와 Train/Test 성능
- Random Forest와 비교 평가 — 같은 분할과 다른 seed에서 비교
- 군집화와 특징의 단위 — K·관성값·Standardization
- MLP와 기준 모델 — Train에만 맞춘 전처리와 Network 크기
- 이미지 분류와 오분류 — 영상·Label·확률의 연결
- 잡음 입력과 모델 검증 — 같은 평가 조건에서 예측의 변화 해석
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