딥러닝 공부

퍼셉트론의 최적의 파라미터를 찾는 과정에서 회귀의 개념이 필요하다.여러개의 독립 변수와 한 개의 종속 변수간의 상관관계를 모델링 하는 기법을 통칭함. 예를들어Y = W1 X1 + W2 X2 + W3 X3 + W4 X4 .... Wn \* Xn에서 Y는 종속변수X

w 파라미터의 개수가 많아지면 고차원 방정식만으로는 문제를 해결하기가 어려워진다. 이때 사용되는것이 바로 경사 하강법인데. 이는 비용함수 RSS를 최소화하는 방법을 직관적으로 제공한다.위 그림처럼 경사하강법은 경사 하강법은 반복적으로 비용 함수의 반환 값을 가지고 W

들어가기에 앞서서 코딩은 kaggle에서 진행하였다.먼저 캐글에서 노트북을 생성하면 자동으로 아래의 코드가 생성이 된다.그 후 우리는 사이킷런에서 제공하는 데이터셋 중 유명한 보스턴 주택 가격 데이터 세트를 로드하고, 이를 DataFrame으로 생성하는 코드를 작성했다