전체 글 (30) 썸네일형 리스트형 머신러닝-linear regression (multiple features) 저번 글에서 linear regression에 대해 알아보았다. cost function과 cost function을 작게하는데 사용되는 gradient descent algorithm에 대해 간략히 살펴보았다. 이 글에서는 multiple feature를 갖는 variable에 대해 linear regression을 하는 방법에 대해 알아보겠다. 2022.12.07 - [분류 전체보기] - 머신러닝-linear regression 머신러닝-linear regression 이 글에는 supervised learning에서도 linear regression에 대해 정리할 것이다. Linear regression은 머신러닝의 기초가 되는 아주 중요한 내용이기 때문에 꼭 이해하고 넘어가는 것이 좋다. 선형성이.. 머신러닝-linear regression 이 글에는 supervised learning에서도 linear regression에 대해 정리할 것이다. Linear regression은 머신러닝의 기초가 되는 아주 중요한 내용이기 때문에 꼭 이해하고 넘어가는 것이 좋다. 선형성이란 직선처럼 똑바른 도형, 또는 그 성질을 갖는 대상 (위키백과) 라는 뜻이다. 쉽게 생각하면 중학교 때 배웠던 일차함수를 떠올리면 된다. y = ax1 + bx2 + cx3 + ... 이렇게 이런 식으로 일차항들의 합으로 이루어진 함수를 선형이라고 한다. Linear regression은 input과 output이 있을 때 이 점들을 선형으로 regression 하는 것을 의미한다. 예를 들어, 집의 크기와 그에 대한 집값의 그래프를 그려본다고 하자. 이것을 linear .. 머신러닝-Supervised learning vs. Unsupervised learning Supervised learning이란 input x에 대한 output y의 정보를 어느 정도 주고 학습시키는 것이다. 예를 들어, 집의 평수와 집의 가격에 대한 관계의 그래프를 그린다고 했을 때, 몇 가지의 집 평수와 그에 대한 집 값의 데이터를 어느 정도 주면 이를 통해 다른 평형 대의 집의 가격에 대한 예측을 알 수 있다. 이것을 regression이라고 한다. supervised learning에는 regression외에도 classification이란 것이 있다. Classification은 예를 들어 설명하겠다. 어떤 환자에게 종양이 발견됐을 때, 이 종양이 악성인지 양성인지 알아내야 한다. classification은 이 종양의 size와 환자의 나이 등과 같은 정보로 이 종양이 악성인지 .. 이전 1 2 3 4 5 ··· 10 다음
