[ML] 성킴님 딥러닝 강의 02, 선형 회귀(Linear Regression)

선형 회귀(Linear Regression)

H(x) = Wx + b

로 표현할 수 있다. 어떠한 변수 x에 대해서 결과값인 H(x)이 선형으로 나타난다.

Cost Function / Loss Function

line이 얼마나 데이터에 잘 맞는지

코스트가 작을 수록 좋은 예측일 수 있다.

Gradient descent algorithm

• cost에 대한 그래프를 그러서 기울기가 낮은 쪽으로 계속해서 W를 설정하는 것

• 기울기가 양수이면 W는 마이너스 방향으로 움직여야 함, vice versa

  • 그래서 W - 기울기 한다
• Convex function

Cost(W, b)의 그래프가 이 모양이면 Gradient 적용 가능하다