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[ep02 : 머신러닝] #4 선형 회귀(기본이론)
[왕초보 머신러닝 무작정 따라하기] 머신러닝, 데이터 분석, 지도학습, 선형회귀, 가설, 가설함수, 성능 평가 #4 선형 회귀(기본이론) 가설함수의 도출원리 (바로가기 Clcik) 가설함수의 평가 (바로가기 Click) 최적 가설함수 도출 (바로가기 Click) 머신러닝을 위해서 선형회귀를 사용해야 하니 본격적으로 알아보기로 하자. 물론 계산은 프로그램을 통해서 할테지만 개념을 알고 어떻게 작동하는지 알아야 써먹을 수 있으니 말이다. 선형회귀는 가설함수의 그래프가 실제 데이터와 얼마나 일치히는가를 평가하며, 최적의 가설을 도출해내는 분석법이다. 이를 이해하기 위해서는 가설함수, 평균제곱오차, 경사하강법, 손실함수를 이해해야 한다. 가설함수의 도출 원리 크기가 같은 10개의 빵있고 각 빵에 들어간 버터의 ..
2021. 8. 27.