[인공지능] Linear Regression, 선형 회귀

1. 선형 회귀란?

독립 변수 x를 통하여 종속 변수 y의 움직임을 예측하고 설명하는데 사용됨 단순 선형 회귀 : 하나의 독립 변수 x로 y값을 설명할 수 있을 때 다중 선형 회귀 : 독립변수 x의 값이 여러개일 때 - 왜 사용하나? 주어진 데이터에 대한 부류 - 언제 사용하나?

주어진 데이터에서 독립 변수와 종속 변수가 선형 관계를 가질 때 2. 선형 회귀의 학습 절차 - 라이브러리 호출 - 데이터셋 로딩 - 훈련과 검증 데이터셋 분리 - 모델 생성 - 검증 데이터 예측 - 예측 시각화 3.

선형 회귀 예제 훈련 데이터셋에서 최대 기온 예측 https://blog.naver.com/ska097777/222713481598 [TensorFlow] Linear Regression 선형 회귀 훈련 데이터셋에서 최대 기온 예측 2. 데이터셋 로딩 (미리 weather.csv파일 업로드) 날씨 데이터셋에는 강수량, 강설량, 기온, 풍속 및 그날... blog.naver.com...

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