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Overfitting¶ Binary Classification에서 Decision boundary에 걸쳐있는 샘플들 있다고 가정합니다. (사실 대부분 Real world에서는 Decision boundary 근처에 수많은 샘플들이 있겠죠.) 만약 Model Capacity를 높인다면 학습이 진행됨에 따라 경계에 걸쳐있는 샘플들도 분류할 수 있는 더 복잡한 Decision boundary가 만들어질 것입니다. True Risk vs Empirical Risk 쉽게 설명하면 True Risk와 Empirical Risk는 통계에서의 모수와 표본의 관계입니다. - True Risk : 모든 데이터에 대해서 계산한 오차값 - Empirical Risk : 표본을 통해 계산한 오차값 우리는 현실세계의 어떠한 문제..