두리안의 공부일지

1. 선형회귀 회귀 : 일반적으로 데이터들을 2차원 공간에 찍은 후, 그 데이터들을 가장 잘 설명하는 직선이나 곡선을 찾는 문제 => 선형 모델을 사용해 회귀 문제를 풀면 선형회귀(linear regression)라고 함. ex) 부모의 키와 자녀 키의 관계 / 면적에 따른 주택 가격 / 공부시간과 학점과의 관계 등 선형 회귀 소개 선형회귀 식은 직선의 방정식으로부터 비롯 됨... 직선의 방정식) f(x) = mx + b => 선형회귀는 입력 데이터를 가장 잘 설명하는 직선의 기울기(m)와 절편(b)을 찾는 문제... 머신러닝에선 기울기(m) → 가중치(weight) / 절편(b) → 바이어스(b) 라고 함. 선형회귀 식) f(x) = wx + b 가중치와 바이어스 값에 따라 여러 개의 직선이 있을 수 ..