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선형 회귀란?

Linear Regression¶선형 회귀란 종속 변수 y와 한개 이상의 독립 변수 x와의 선형 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이다. 쉽게 애기해 선을 그어 펼쳐 놓은 데이터에 근접한 결과를 예측해내는 것이다. $H(x)=Wx+b $ 선형 회귀에서 오차, 손실¶하나의 선이 그어지면 당연하게도 데이터와의 오차가 발생 할 수 있다. 이를 손실(Loss)라고 한다. Minimize Cost¶ 위 사진의 경우 A는 3만큼, B는 -1만큼의 오차가 있다. 여기서 이 오차값을 제곱하여 사용하는데, 이것은 평균 제곱 오차(MSE, mean squared error)라고 부른다. 이를 통해 오차가 적을 수록 기울기의 조정이 미세해질 것이고, 커질수록 더 큰 조정이 이루어 질 것이다. Cost function¶$cost..

머신러닝이란

머신러닝이란¶ 머신러닝은 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습을 통하여 인간의 도움 없이 스스로 새로운 규칙을 생성하는 기술 & 알고리즘을 말합니다. 머신러닝의 작동방식¶ 샘플 데이터를 입력한다 입력받은 데이터에 따라 결과를 도출한다 결과의 오차범위에 따라 정당성을 판단하고 가중치에 변화를 준다. 위 행위를 반복하여 우리가 원하는 결과를 도출해내는 가중치 값의 근사치에 접근한다 머신러닝은 언제 쓸까?¶ 너무 많은 경우의수 & 규칙이 있는 경우 ex) 비속어 필터링, 스팸 등 학습이 가능한 일인 경우 적절한 데이터셋이 존재하거나, 수집할 수 있는 경우 확장성이 필요한 경우(새로운 형태의 스팸메세지가 생기면 그것도 학습을 통해 스팸이라고 인식) 데이터 기반 학습없이 프로그래밍 할 수 있는 간단한 규칙, 계산 ..