Simple Linear Regression

학습목표

 

선형회귀(Linear Regression)의 개념에 대해 알아본다.

 

핵심키워드

-Regression

-Linear Regression (선형회귀)

-Hypothesis (가설)

-Which hypothesis is better?

-Cost, Cost function (비용과 비용함수)

-Goal: Minimize cost (목표: 비용 최소화)

 

Regression : 후퇴, 퇴보, 되돌아가다

ML 에서의 Regression => "Regression towards the mean" 전체 평균을 향한 회귀

 

데이터를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식을 찾는 것.

기울기와 y 절편을 알아내는 것.

 

ex) regression 을 통한 시험 점수 예측

가설함수는 H(x).

빨간 선들의 총 합이 작으면 작을수록 실제 데이터를 잘 대변.

Cost 를 최소화 하는 방법을 찾자.

 

 

차가 음수인 경우도 있고 양수인 경우도 있기 때문에 그 값을 제곱하여 그 크기 값의 평균을 사용한다.

 

목표: Cost 를 최소화하기