영국 척척석사 유학생 일기장👩🏻‍🎓

1. 다중 선형 회귀 경사 하강법 다중 선형 회귀에서도 선형 회귀와 마찬가지로 손실 함수가 아래와 같이 생겼습니다. 다중 선형 회귀에서는 입력 변수가 여러 개라서 가설 함수가 살짝 달라지지만, 손실 함수는 완전히 똑같습니다. 손실을 줄이기 위해서는 경사 하강법을 해야 하는데, 입력 변수가 하나일때와 차이가 있습니다. 입력 변수가 하나일때는 theta_0과 theta_1만 업데이트 하면 됩니다. 입력 변수가 하나일때는 위와 같이 하면 되는데, 입력 변수가 여러 개면 세타 값도 여러개입니다. 그러면 업데이트 할 세타 값디 많아지는 것 뿐입니다. 입력 변수가 n개 있다고 하면 theta_0 부터 theta_n까지 쭉 업데이트를 해야 경사 하강을 한 번 했다고 할 수 있습니다. 이렇게 나열된 식을 하나로 표현하..

1. 다중 선형 회귀 다중 선형 회귀는 선형 회귀를 하나의 입력 변수가 아니라 여러 개의 입력 변수를 사용해서 목표 변수를 예측하는 알고리즘입니다. 이러한 학습 데이터가 있다고 하면 집 크기, 방 수, 건물 나이, 지하철 거리 등 이런 정보를 선형 회귀를 이용해서 집 값을 예측하려고 하는 것입니다. 2. 입력 변수와 목표 변수 선형 회귀에서는 입력 변수가 하나 있었고, 목표 변수가 하나 있었습니다. 입력 변수는 x라는 문자로 나타냈고, 목표 변수는 y라는 문자로 나타냈습니다. 그런데 다중 선형 회귀에서는 입력 변수가 여러 개 있습니다. 위의 표에서 집 크기, 방 수, 건물 나이, 지하철 거리 이렇게 입력 변수가 4개 있습니다. 입력 변수를 다른 말로는 '속성(feature)'라고도 합니다. 첫 번째 입력..