선형 회귀

선형 회귀는 특성과 타깃 사이의 관계를 가장 잘 나타내는 선형 방정식을 찾습니다 특성이 하나면 직선 방정식이 됩니다 선형 회귀가 찾은 특성과 타깃 사이의 관계는 선형 방정식의 개수 또는 가중치에 저장됩니다 머신 러닝에서 종종 가중치는 방정식의 기울기와 절편을 모두 의미하는 경우가 많습니다 모델 파라미터는 선형 회귀가 찾은 가중치처럼 러닝 모델이 특성에서 학습한 파라미터를 말합니다 다항 회귀는 다항식을 사용하여 특성과 타깃 사이의 관계를 나타냅니다 이 함수는 비선형일 수 있지만 여전히 선형 회귀로 표현할 수가 있습니다...