MACHINE LEARNING
[MACHINE LEARNING] 02 Linear Regression
목차 1. Regression 2. Hypothesis 3. Cost Function 4. Minimize Cost 1. Regression 그림을 살펴보며 이해해 보자. 간단한 데이터를 왼쪽에 준비했다. 여기서 x는 feature라고도 하는 예측하기 위한 기본적인 자료, y는 예측해야 할 대상이다. 이 데이터를 간단하게 그래프에 그려보면 오른쪽 그림과 같다. 2. Hypothesis Regression 모델을 학습할 때는 하나의 가설을 세울 필요가 있다. 이때 'Linear 한 모델이 우리가 가지고 있는 데이터에 적합할 것이다.'라고 가설을 세우는 것이 Linear Regression이다. 다르게 말해서 데이터가 주어졌을 때 그 데이터에 맞는 Linear 한 선을 찾는 것이라고 설명할 수 있다. 위의 ..
