(JH)선형회귀(Linear Regression) - Do it 딥러닝 입문 1
선형회귀란? 가장 간단 + 딥러닝의 기초가 되는 머신러닝 알고리즘으로, 데이터들을 가장 잘 표현하는 1차 함수식을 만드는 것이다. (이번 포스팅에서는 기초적인 내용의 이해를 위해 "특성이 1개"인 모델에 대해 이야기 한다.) 일반적으로 우리가 아는 1차 함수식은 y = a*x + b의 형태 이것을 머신러닝에서 쓰는 방식으로 바꾸면 y_hat = W*x + b이다. (선형함수식이라고 표현을 한다.) x: 입력값 y: 타겟값 W: 가중치 b: 절편 1차 함수식을 y와 x에 대한 식으로 이해를 하듯이 위 식을 W와 y_hat에 대한 식으로 이해를 하면 된다. ☞왜 y가 아니라 y_hat? y와 y_hat의 차이점을 설명하자면, y는 이미 우리가 가지고 있는 정답이라고 볼 수 있고, y_hat은 y를 예측하기 ..
기계학습/Machine Learning
2020. 2. 29. 13:32
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