Machine Learning/이론
[ML] 선형 회귀
선형 회귀란 독립 변수 x 를 사용해 종속 변수 y 값을 예측하는 작업을 뜻한다. 선형 회귀의 예측선은 일직선을 그리기 때문에 y = ax + b 으로 가설을 세우는 게 가능하다. 예측선을 정확하게 그으려면 상수 a와 b를 추정해야한다. 최소제곱법을 적용하여 기울기 a 와 b를 바로 구할 수 있다. a = (x - x평균)(y - y평균)의 합 / (x - x평균)^2 의 합 b = y의 평균 - (x의 평균 * a) 예시를 들어 x를 공부한 시간 y를 성적이라고 하였을 때 공부한 시간 2 4 6 8 성적 81 93 91 97 예측 값 83.6 88.2 92.8 97.4 이러한 표가 있다고 가정하자. a = ( 2 - 5 )*( 81 - 90.5 )+( 4 - 5 )*( 93 - 90.5 )+( 6 - ..
