경사하강법 (1) 썸네일형 리스트형 5.1 회귀와 경사하강법 그동안 머신러닝의 중요한 축인 분류에 대하여 학습하느라 다들 너무 수고 많으셨습니다. 이번 시간부터는 머신러닝의 또 다른 중요한 축인 '회귀'에 대해 배워보도록 하겠습니다. 집중해서 잘 따라와주세요~ 해당 내용은 '파이썬 머신러닝 완벽 가이드'를 정리한 내용입니다. 1. 회귀 먼저 회귀의 정의에 대해 살펴보겠습니다. 회귀랑 통계학에서 사용되기 시작한 말로, 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링한 기법을 통치합니다. 예를 들어 아파트 가격이라는 종속 변수와 아파트 위치, 방의 개수, 방의 크기 등 독립 변수 간의 상관관계를 나타낸 것이 회귀입니다. 이를 선형 회귀로 표현하면 Y = W1*X1 + W2*X2 + W3*X3 W1*X1와 같이 표현할 수 있습니다. 독립 변수와 종속 변수.. 이전 1 다음
