반응형 gradient descent algorithm1 [ML] 회귀 (Regression)와 경사하강법 (Gradient descent) 회귀 (Regression) 회귀는 보통 연속적인 숫자, 예측값이 float 형태인 문제들을 해결하는 데 사용됩니다. 즉, 회귀는 출력 값에 연속성이 있습니다. train data를 가장 잘 나타낼 수 있는 선형(Linear) 모델을 생성 후 예측을 진행합니다. 아래에서 자세히 설명하겠습니다. 예시 : 공부에 투자한 시간(x)을 바탕으로 시험 점수(y)(0~100) 예측 모델(가설) H(x) = Wx + b H(x) : 우리가 가정한 가설(Hypothesis) W : 가중치 (Weight) b : 편향값 (bias) x(특성(Feature), 설명변수)가 하나인 경우를 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)이라 하고, x가 2개이상인 경우를 다중 선형 회귀(Multiple Line.. 2022. 2. 22. 이전 1 다음 반응형
