인공지능/머신러닝19 [선형회귀] Polynomial Regression 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 1. 27. [선형회귀] Overfitting & Regulation 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 1. 27. [선형회귀] Stochastic Gradient Descent 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 1. 27. [선형회귀] Multivariate Linear Regression 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 1. 27. [선형회귀] Gradient Descent 보호되어 있는 글 입니다. 2021. 1. 26. [선형회귀] Normal equation Normal Equation 선형회귀Linear Regression 우리는 컴퓨터에게 두가지 방법으로 Weight를 찾게 할 것입니다. 첫번째는 연립방정식(Normal Equation)을 통한 방법이고, 두번쨰는 경사하강법(Gradient Descent)을 통한 방법입니다. 지금은 연립방정식(Normal Equation)을 통한 방법을 알아보겠습니다. Normal Equation Normal equation은 Cost Function을 최소화하는데 그 목적이 있습니다. 왼쪽처럼 식을 작성하면 너무 복잡하고 한 눈에 보기도 힘이듭니다. 만약 행렬과 벡터로 표현한다면 식이 한번에 간단해집니다 ! (여기서 $\epsilon$는 잔차를 의미합니다.) 일반적으로 작성할 때 소문자는 벡터고, 대문자는 행렬입니다. .. 2021. 1. 26. [선형회귀] 나 다시 돌아갈래, 선형회귀 Overview Overview 선형회귀 Linear Regression 통계학을 다뤄보지 않은 분들은 회귀분석이란 단어가 어색하실거에요. 회귀분석이 뭔지 부터 잠깐 짚고 넘어가겠습니다. 회귀분석 회귀(regression,回歸)라는 단어에는 '돌아간다'라는 뜻이 있습니다. 찰스다윈의 친척인 프랜시스 골턴은 우생학으로 유명한 분인데, 부모와 자녀의 키를 분석했던 방법이 회귀분석의 시초입니다. 어떻게 분석했을까요? 프랜시스 골턴은 키가 유전의 영향이 클거라는 생각을 했습니다. 키가 큰 유전자를 받으면 자식도 키가 클 것이라는 가설을 세운 것이죠. 프랜시스가 해야할 일은 먼저 데이터를 수집하는 것이었습니다. 집집을 돌아다니며 얻을 수 있는 키에대한 정보를 모조리 수집했습니다. 이 때 중요한 발견을 합니다. 부모가 키가 크면 .. 2021. 1. 26. 이전 1 2 다음
