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1. 선형 회귀(Linear Regression)란? 회귀분석(Regression Analysis)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다. 예를 들어, 공부 시간에 따른 시험 점수를 예측하는 모델은 0~100점 사이의 연속형 변수를 측정하는 회귀분석(Regression Analysis)이다. 2. Hypothesis(가설) x(공부시간)에 따른 y(시험점수)에 대한 Training Dataset이 있다. 해당 Data의 값들을 그래프에 검정색점으로 표시했다.이 때, 가상의 직선 H(x)=Wx+b를 Hypothesis라고 하며, 가장 적합한 W(weight), b(bias)를 찾는 것이 모델 학습과정이다. 3. Cost Function (=Los..
Supervised Learning (지도학습)은 예측하는 값의 유형에 따라 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 1. Regression Analysis (회귀 분석) 회귀분석(Regression Analysis)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이다. 예를 들어, 공부 시간에 따른 시험 점수를 예측하는 모델은 0~100점 사이의 연속형 변수를 측정하는 회귀분석(Regression Analysis)이다. 2. Binary Classification (이진 분류) 이진 분류(Binary Classification)는 분류 규칙에 따라 집합의 요소를 두 그룹으로 분류하는 방법이다. 예를 들어, 공부 시간에 따른 시험 합격, 불합격 결과를 예측하는 모델..
