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선형 회귀와 최소제곱법

선형 회귀 linear regression 선형 회귀는 종속 변수 y와 한 개 이상의 독립변수 X와의 선형 상관관계를 모델링하는 회기 분석 기법이다. 한 개의 독립변수가 있으면 단순 선형 회귀, 둘 이상이면 다중 선형 회귀라한다. (x값에 따라서 y가 변하기 때문에 y는 종속변수이고, x는 독립적으로 변할 수 있어서 독립변수라 한다.) 선형 회귀는 선형 예측 함수를 사용해 회귀식을 모델링하며, 알려지지 않은 파라미터는 데이터로부터 추정할 수 있다. 즉 데이터를 수집해 예측 선형 함수를 만들고(선의 방향을 설정하고), 함수를 기반으로 다음을 예측할 수 있다. ex) 학습시간에 따른 성적 선형 회귀는 딥러닝에서 사용되는 계산 원리 중 하나기 때문에 반드시 이해할 필요가 있다, 선형은 직선이기 때문에 일차함수..
공부/Deep Learning 2020. 4. 8. 14:20
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