Operating system - Segmentation
지금 우리가 배운건 베이스와 바운드 레지스터를 이용해 주소 공간 전체를 메모리에 탑재한다. 이 방식은 스택과 힙 사이의 공간이 사용되지 않더라도 물리 메모리를 차지하고 있다. 그렇기 때문에 메모리 낭비 (wasteful) 가 심하다. 그리고 주소 공간이 물리 메모리보다 클 때 ...
Recent posts
Moment 1
블로그 일상글 써야지 써야지 하다가 이제 쓰게되네요…. 사실 이 블로그를 만든건 합격하고 2월부터 만들기 시작하긴 했는데 깃헙블로그 사용법이 처음에 익히기도 어렵고 귀찮아서 안하다가 ㅎㅎ. 그래도 2학기 중간부터 공부용으로 쓰겠다고 뭔가 많이 꾸미고 공부한거 업로드 하고 이것저...
ML - Lecture 11: Decision tree
Decision tree도 classification에 속하는 supervised learning이다. 하지만 조금 다른 특성이 있다. 이걸 이해하기 위해서는 우선 parametric과 nonparametric model의 차이를 알아야 한다.
ML - Lecture 10: Linear classifier - scaling up learning via SGD
◼︎ Stochastic gradient descent: Learning, one data point at a time
ML - Lecture 9: Linear classifier - overfitting and regularization
이렇게 모델을 만들고나면 우리가 하는게 있다. overfitting 되었는가와 그것을 regularization으로 해결하는 것이다. 그걸 또 logistic regression에서 해보려고 한다.