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Coding Diary.

(Machine Learning) Feature Scaling 과 경사하강법

이전 글에서 feature scaling을 하는 이유 중 하나는 경사 하강법을 빨리 할 수 있도록 도와주기 때문이라고 했습니다. 어떤 방법으로 도와주는지 알아봅시다. 1. 선형 회귀, 경사하강법 선형 회귀는 위와 같은 데이터가 있을 때 데이터에 가장 잘 맞는 선 또는 가설 함수 를 찾는 것입니다. 데이터에 가장 잘 맞는다는 것은 데이터에 대한 평균 제곱 오차를 최소화한다는 뜻입니다. 평균 제곱 오차는 아래와 같이 계산합니다. 여기서 m은 데이터 개수, htheta(x^(i))는 i번째 데이터의 목표변수의 예측값, y^(i)는 i번째 데이터의 목표변수의 실제값을 나타냅니다. 그리고 손실 함수라는 것은 아래와 같이 평균 제곱 오차로 정의합니다. 손실 함수는 가설 함수를 평가하기 위한 함수입니다. 손실이 크면..
Coding/Machine Learning 2023. 9. 15. 12:02
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