회귀분석1 [머신러닝] 선형회귀 (Linear Regression) 📚선형 회귀 선형 회귀는 파라미터가 선형 값인 모델이다. 독립변수가 n차 이더라도 파라미터가 1차이면 선형 함수이다. 따라서 위 두 개의 식 모두 선형 회귀이다. 계수에 루트나 n차 분수가 들어가도 선형 회귀이다. 하지만 파라미터가 n차로 올라가면 비선형 모델이 된다. 위의 식은 모델에 대해서 샘플이 10개일 때, MSE 비용함수를 식으로 나타낸 것이다. 식을 정리해보면 비용함수는 최종적으로 파라미터(b0, b1)에 대한 함수임을 알 수 있다. 이 비용함수를 최소화하는 방법에는 앞선 포스트에서 작성한 것처럼 (1) Normal Equation (2) 경사하강법 두 가지가 있다. ✅ 정규방정식(Normal Equation) vs 행렬로 풀기 선형회귀 모델의 최적 파라미터 값을 구할 때 정규방정식을 사용하는.. 2022. 3. 14. 이전 1 다음
