<머신러닝 이론 01> 선형회귀 와 경사하강법
이번 포스팅에서는 선형회귀와 경사하강법 이론에 대한 기본적인 과정을 알아보겠습니다. 선형회귀 Input_data와 Target_data가 아래와 같이 열벡터로 주어졌다고 가정해보겠습니다. 각각의 점이 (1, 4), (2, 7), (3, 11)로 순서쌍을 이루고 있습니다. 즉 Input_data와 Target_data가 1-1 correspondence를 이루고 있습니다. 그림1.의 Data를 좌표평면 위에 나타내면 다음 그림과 같습니다. 그림을 그려 확인해 봤을 때 주어진 세 점은 y = 3*x + 1 이라는 직선위의 점이라는 것을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 그런데 Input_data와 Target_data의 realation이 {(1, 4), (2, 7), (3, 11)}이 아닌 그림3. 과 같은..
2023. 7. 14.
