영국 척척석사 유학생 일기장👩🏻‍🎓

1. 다중 다항 회귀 입력 변수가 많은데 다항 회귀를 하는 것을 '다중 다항 회귀'라고 합니다. 예를 들어 봅시다. 입력 변수가 집 크기만 있는게 아니라 방, 수, 지하철역 까지의 거리도 있습니다. 각각x1, x2, x3라고 이름을 붙입시다. 그리고 목표 변수는 똑같이 집 가격 입니다. 가설 함수가 이차 함수라고 가정해봅시다. 이차 함수니까 제일 큰 항이 이차항이어야 합니다. 이차항이랑 변수 두 개가 곱해진 것입니다. x1제곱도 이차하이고, x1과 x2의 곱도 이차항 입니다. 따라서 x1x2, x2x3, x3x1, x1제곱, x2제곱, x3제곱 이렇게 6개 입니다. 그러면 가설 함수는 아래와 같이 생겼습니다. 맨 앞에 상수항이 있고, 그 다음은 일차항들이고, 그 다음은 이차항이 있습니다. 이 6가지에 대..

1. 단일 속성 다항 회귀 다항 회귀도 두 가지로 나뉩니다. 속성이 하나인 경우랑, 속성이 많은 경우, 속성이 많고 다항 회귀를 하면 '다중 다항 회귀' 라고 부릅니다. 속성이 하나인 경우부터 봅니다. 집 크기를 이용해서 집 가격을 예측한다고 합시다. 선형 회귀에서 가설 함수는 다음과 같습니다. 우리가 선형 회귀를 통해 하려는 건, 학습 데이터에 가장 잘맞는 세타0, 세타1을 찾아내는 것입니다. 선형 회귀가 아니라 다항 회귀를 한다면, 가설 함수가 이차함수라면 아래와 같이 생겼을 것입니다. 선형 회귀와 마찬가지로, 다항 회귀에서 하려는 건 학습 데이터에 가장 잘 맞는 세타0,세타1,세타2를 찾아내는 것입니다. 만약 가설 함수가 삼차함수라면 아래와 같이 생겼습니다. 이 경우에도 학습 데이터에 가장 잘 맞는..

선형회귀에 대해 알아보았습니다. 그런데 입력 변수와 목표 변수의 관계를 가장 잘 나타내는 게 직선이 아닐 수도 있습니다. 아래의 예시를 봅시다. 직선을 최대한 잘 그린것 같지만 이 직선이 데이터를 잘 표현한 것 같진 않습니다. 직선이 아닌 곡선을 사용해봅시다. 이 곡선을 어떻게 찾을 수 있을까요? 선형 회귀에서는 가설 함수가 아래와 같이 생겼었습니다. 이 가설함수는 직선이니까, 가설 함수를 곡선으로 바꾸면 됩니다. 예를 들어, 이 데이터에 가장 잘 맞는 곡선이 이차 함수 일 것 같으면 이런 식으로 써주면 됩니다. 만약 데이터에 가장 잘 맞는 곡선이 이차 함수가 아니라 삼차 함수일 것 같으면 이렇게 가설 함수를 정하면 되고, 4차 함수 일 것 같으면 5차 함수 일 것 같으면 이런 식으로 함수의 차수가 더 ..