linear regression에서 input이 1개 있을 때 hypothesis는 간단하게
H(x) = Wx + b로 쓰고, cost function을 구하고 줄이는 계산을 할 수 있다.
그렇다고 해서, input이 여러 개 있을 때, 즉 multi-variable linear regression일 때 복잡하다는 것은 아니다. 그 만큼의 변수만 추가해주면 된다.
H(x1, x2, x3) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b로 두고 계산할 수 있다. 학습해야할 값이 조금 많아진 것이다. cost function도 마찬가지로 예측한 값에서 실제 값의 차이를 구하는 것이니, 예측한 H(x1, x2, x3)을 그대로 넣어주면 된다.
하지만, 이렇게 쓰면 너무 길어지니 matrix를 사용한다. (matrix multiplication)
공대생입니다.