[딥러닝] 선형회귀(Linear Regression)

선형회귀(Linear Regression) 란?

선형 회귀는 종속 변수 y 와 한 개 이상의 독립 변수 x와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법이며, 한 개의 설명 변수에 기반하는 경우는 단순 선형 회귀, 둘 이상의 설명 변수에 기반한 경우에는

다중 선형 회귀라고 한다.

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1. 입력(feature) 인스턴스가 한가지 일경우

1) Hypothesis(가설)

2) Cost/Loss function

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2. 입력(feature) 인스턴스가 다수일 경우

1-1) Hypothesis(가설)

 

 

1-2) Matrix를 이용한 Hypothesis(가설) 설정풀이

 

2) Cost/Loss function 

 

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3. 경사하강법(Gradient descent algorithm)

※ cost(경사도) 측정(미분작업)을 반복하여 cost가 최저점(0)일 경우의 W와 b의 값을 찾는 알고리즘.

 

• 빨간색 체크 : learning rate
• 초록색 체크 : (cost함수를 미분한 값)기울기