AI 머신러닝 선형회귀 Linear Regression - 개념, 종속변수, 독립변수, 최소제곱법, SSE, SSR, SST

안녕하세요. SW 개발자 쪼맹 입니다.

오늘도 제가 알고 있는 소박한 지식을 공유 해보고자 합니다. 선형회귀는 Linear Regression 입니다.

가장 처음 배우는 기본이라고 볼 수 있는 지도 학습 알고리즘 중 하나 입니다. 지도 학습 알고리즘은 정답이 있는, 레이블링 데이터가 있는, 데이터를 처리할 때 사용하는 알고리즘을 입니다.

즉, 정답지가 있는 데이터를 통해 값을 예측하고 알고리즘을 평가합니다. 선형회귀는 예측하고자 하는 목표 값이 수치형 데이터 일 때 사용 됩니다.

예로 온도 / 키 / 몸무게 / 집 값 등 수치형 데이터들을 대표적으로 생각해 볼 수 있습니다. 선형회귀, Linear Regression 은 관련 변수들이 존재하고, 해당 변수들을 통해 함수적 관련성을 밝혀 나갈 수 있도록 수학적 모형을 가정 한 후, 학습 데이터를 통해서 알맞은 변수 값을 추정해 나갑니다.

위 내용은 쉽게 쓴다고 했는데도 어려운 것 같습니다. 조금 더 살펴보고자 합니다.

우선 변수에 종류...

요청 처리 중입니다...

AI 머신러닝 선형회귀 Linear Regression - 개념, 종속변수, 독립변수, 최소제곱법, SSE, SSR, SST

등록된 다른 글