[자연언어처리 개론] (8) Numpy를 이용한 선형 회귀 (linear regression)

Linear regression이란 X와 Y가 주어졌을 때, X로 Y를 예측할 수 있도록 Y=WX+b 꼴의 관계식을 찾는 것입니다. 이때 가장 최적의 식은 오류 함수 (cost function)를 최소화하는 W와 b라는 것도 배웠습니다.

이 W와 b는 cost function을 찾고자 하는 변수에 대해 편미분하는 경사 하강법으로 찾을 수 있습니다. https://blog.naver.com/eehero/223714566160 [자연언어처리 개론] (5) 선형 회귀와 경사 하강법 (Linear regression & gradient descent) 앞서 기계학습의 Supervised learning 카테고리에 linear model이 포함된다고 소개했습니다. 1. Linear r... blog.naver.com 그러면 W의 값을 찾는 식은 다음과 같이 나오게 됩니다. 1.

Numpy를 이용한 Linear regression import numpy as np Numpy는 수학/과학 연산을...