자기개발/Programming
2021. 7. 8.
머신러닝(Machine Learning) 기초 - 10 : 선형 회귀 분석(Linear Regression) - 포인트와 라인 (Points and lines)
지난 포스팅에서 흩뿌려져 있는 여러 데이터 포인트들을 관통하는 하나의 line of best fit을 찾았던 것처럼 프로그램에서 동일한 수준의 추측을 하기 위해서는 데이터들의 위치/지점을 통해 선(line)이 어떻게 보일지 결정해야 한다. 선 (line)은 기울기와 y 절편 (y-intercept)를 찾아야하는데 다른 말로 y = mx + b 와 같은 방정식에서 m은 기울기, b는 절편을 의미하며 기울기는 선(line)의 경사진 정도를, 절편은 선(line)이 y축 어느 지점을 지나가는지를 뜻한다. 선형 회귀 분석을 행할 때 우리의 목적은 주어진 데이터에 대해 '최적의' m과 b를 얻는 것이며 하기에 주어진 예제와 같이 월, 그리고 매출액에 대한 선형 회귀 법을 적용할 수 있다. 해당 line of be..