ML | DL
[ML] 선형회귀와 경사하강법
회귀(Regression) 여러개의 독립변수와 한개의 종속변수간의 상관관계를 모델링하는 기법 1. 선형회귀 : 선형조합으로 모델링하는 회귀 기법 1) 단순선형회귀 2) 다중선형회귀 ※여러개의 input데이터를 갖고 어떤 모델이 가장 적합한지 weight를 찾는것이 목적※ 2. 비용함수(Cost Function) - 모든 input에 대해 예측값과 실제값의 차이를 나타낸 함수 → Cost Function을 최소화 하는 것이 목적 - 선형회귀에서의 Cost Function은 MSE(Mean Square Error)를 사용한다. 3. 경사하강법(Gradient Decent Method) - 반복을 통해 미분계수(기울기)가 '0'이 되는 지점을 찾는다. 1) w0, w1에 대해서 임의의 값을 설정한다(initi..
