자기개발/Programming
2021. 7. 6.
머신러닝(Machine Learning) 기초 - 9 : 선형 회귀 분석(Linear Regression) - introduction
머신러닝의 사용 목적은 모델을 생성하여 실 데이터를 활용, 다른 입력값을 갖고 예측하는 데 있다. 가장 간단한 모델은 데이터 간 최적의 선(line)을 찾는것이며 수많은 데이터를 대표하는 선(line)을 찾는 것을 선형 회귀 분석 (Linear Regression)이라고 일컫는다. 최적의 선(line of best fit)을 찾게되면 새로운 입력값 (unknowns)이 입력되었을 때 결괏값(output)을 '예측'할 수 있게 되는데, 예로 - 주택 시세와 면적 비교. 집 크기를 고려했을때 판매 가격 예측 - 국가 세율과 GDP의 관계. GDP 를 기준으로 그 나라의 세금률 예측 만약 야구 선수들의 키와 몸무게를 나타내는 그래프가 있다고 해보자 해당 그래프를 이용하여 데이터를 설명하기 위해서 라인을 그려보..