머신러닝에 대해서는 아래의 유튜브를 통해 학습하였다. Linear Regression (선형 회귀) 선형 회귀는 통계학과 머신 러닝에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 예측 모델 중 하나로, 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하려는 것이다.
간단히 말해, 선형 회귀는 주어진 입력 변수에 대해 출력 변수를 예측하는 작업을 수행한다. 입력 변수는 종종 '독립 변수' 또는 '특성' 이라고도 불리며, 출력 변수는 '종속 변수' 라고도 불린다.
선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형적인 관계를 가정하고, 이 관계를 통해 새로운 입력 값에 대한 출력 값을 예측하는 것이 목표이다. 선형 회귀는 기본적으로 선형 방정식을 통해 모델을 구성한다.
간단한 경우를 살펴보자. 하나의 입력변수(x)와 하나의 .....
원문 링크 : 1-1. Linear Regression
