회귀 Linear Regression회귀에서 RSS는 비용(Cost), 비용 함수, 손실 함수(loss function)라고 함머신러닝 회귀 알고리즘은 데이터를 계속 학습하면서 이 비용 함수가 반환하는 값을 지속해서 감소시키고 최종적으로는 더 이상 갑소하지 않는 최소의 오류 값을 구하는 것임1)단순 선형 회귀(simple linear regression) : 한개의 독립 변수로 타겟 변수 예측2)다중 선형 회귀(multiple linear regression) : 다수의 독립변수로 타겟 변수 예측ex) 아들의 키 예측(y) = 아버지의 키 (x1) + 어머니의 키(x2) ...... 어머니 몸무게 …etc..경사하강법점진적으로 반복적인 계산을 통해 w 파라미터를 업데이트하면서 오류 값이 최소가 되는 w ..

회귀 Linear Regression 회귀에서 RSS는 비용(Cost), 비용 함수, 손실 함수(loss function)라고 함 머신러닝 회귀 알고리즘은 데이터를 계속 학습하면서 이 비용 함수가 반환하는 값을 지속해서 감소시키고 최종적으로는 더 이상 갑소하지 않는 최소의 오류 값을 구하는 것임 1)단순 선형 회귀(simple linear regression) : 한개의 독립 변수로 타겟 변수 예측 2)다중 선형 회귀(multiple linear regression) : 다수의 독립변수로 타겟 변수 예측 ex) 아들의 키 예측(y) = 아버지의 키 (x1) + 어머니의 키(x2) ...... 어머니 몸무게 …etc.. 경사하강법 점진적으로 반복적인 계산을 통해 w 파라미터를 업데이트하면서 오류 값이 최소..