딥러닝10 2. Linear regression의 cost 함수를 최소화하는 방법 지난 포스팅에서는 1. Linear regression(https://alifestudy.tistory.com/50)의 Hypothesis 식과, Cost function을 최소화하는 parameter 'W, b' 가 우리가 찾으려는 Linear regression Hypothesis 식의 parameter라는 것을 다루었습니다 (데이터를 가장 잘 표현하는 parameter). 그러면 이번엔, Cost function을 최소화 하는 parameter를 어떻게 찾을 수 있는지 알아보겠습니다. 먼저, Hypothesis 식을 아래와 같이 세웠었지만, Cost function 을 간단하게 나타내기 위해 다음과 같은 Hypothesis 식과 앞서 세웠던 cost function을 생각해보겠습니다. 그리고, 아까.. 2023. 7. 30. 1. Linear regression (선형 회귀) Linear regression(선형 회귀) 개념을 보기에 앞서, 먼저 용어를 살펴보겠습니다. Regression: 여러 독립 변수가 있을 때, 종속변수가 어떻게 변할 지 예측하는 모델(식)을 찾는 것을 말합니다. 독립 변수: 예측하고자 하는 값의 변화를 알기 위해 사용될 수 있는 값, 의도적으로 변화시킬 수 있는 값 종속 변수: 예측하고자 하는 값, 독립 변수에 의해 변하는 값 위의 용어를 생각해보면 Linear regression은 독립 변수(x)가 주어졌을 때 종속 변수(y)를 가장 잘 표현하는 선(Linear, 선을 표현하는 수학적 식)을 찾는 것이라 이해할 수 있습니다. 그리고 이러한 식을 찾기 위해서 우리는 미리 그 식의 틀을 아래와 같이 잡을 수 있습니다. 독립 변수 x가 여러 개(n개)가 .. 2023. 7. 25. 이전 1 2 3 다음
