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선형회귀3

딥러닝 기초 - (4)선형회귀(경사하강법(Gradient descent) 사용) / 파이썬 코딩 지난 포스팅에서는, 최소제곱법이(Method of Least Sqaure) 아닌 평균제곱오차(Mean Sqaured Error)를 활용하여 최적의 회귀선을 찾아가는 방법에 대해서 알아보았다. 2022.06.22 - [파이썬(Python), 머신러닝, 딥러닝] - 딥러닝 기초 - (3)선형회귀(평균제곱오차 / Mean Squared Error) / 파이썬 코딩 딥러닝 기초 - (3)선형회귀(평균제곱오차 / Mean Squared Error) / 파이썬 코딩 이전에 알아본 최소제곱법을 이용한 예측선을 만드는 선형회귀방법에서는, 독립변수(x)가 한 개 였기때문에 큰 문제가 없었으나, x가 여러개로 늘어나게되면 식이 점차 복잡해져 계산에 무리 goodsarah.tistory.com 즉, 최초의 임의의 회귀선 후.. 2022. 6. 22.
딥러닝 기초 - (2)선형회귀(최소제곱법) - 파이썬으로 코딩 이번 포스팅에서는 파이썬을 통해서 선형회귀를 실습해보겠다. 1. 최소제곱법(Least Square Method) 파이썬으로 실습하기 (1) Numpy 라이브러리 불러오기 * Numpy : 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리 import numpy as np (2) 실습용 데이터 생성 (x : 키 / y : 몸무게) # x = 키 / y = 몸무게 로 정의하여 여러개의 관측값을 만든다. x=np.array([180, 170, 175, 165, 193, 177, 181, 169, 163]) y=np.array([70, 63, 67, 70, 80, 61, 79, 69, 59]) (3) 데이터의 분포 확인(시각화) # 기본적인 데이터 시각화에는 matpl.. 2022. 6. 22.
딥러닝 기초 - (1) 선형 회귀(Linear regression) 개념 지난 시간에 알아봤듯, 딥러닝은 머신러닝의 일부이며, 머신러닝의 가장 기초는 선형회귀에서부터 출발한다고 보면 된다. 대학에서 통계학 수업을 듣지않았다면 다소 생소할 개념일 수 있으나 쉽게 이해할 수 있는 내용이며, 예측이라는 분야에서 가장 기초이자 많이 쓰이는 내용이기에 필히 정리할 필요가 있다. 1. 선형 회귀란? 1) 선형회귀의 의미 선형 회귀(Linear Regression)란, 종속 변수 Y와 한 개 이상의 독립 변수(또는 설명 변수) X와의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀분석 기법으로 정의된다. 선형 회귀(Linear Regression)은 "선형(Linear)" 이라는 단어와 "회귀"라는 단어의 합성어로, 선형은 선(Line)이라는 의미이고, 회귀는 "제자리로 돌아간다"라는 의미로 X값(독립.. 2022. 6. 21.
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