[모두를 위한 딥러닝 시즌2] 02 Simple Linear Regression

Linear Regression이란?

• 선형회귀를 뜻함 | Regression은 회귀

  

• 위 이미지에서 파란색 점들을 가장 잘 대변하는 직선

• 데이터를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식을 찾는 것

• 데이터들을 가장 잘 대변하는 직선의 기울기(a)와 y절편(b)을 결정하는 것

Hypothesis → $H(x) = Wx + b$

Cost (비용)

• Cost = Loss = Error
• 회귀선을 가장 잘 대변하기 위한 W(Weight)와 b(bias) 정하기위해 Cost 생각
• H(x) - y = Cost ⇒ 우리 가설과 실제 데이터와의 차이 (빨간선) 빨간선의 합이 작으면 작을수록 우리 데이터를 잘 대변해준다는 뜻
• 빨간선이 각각 양수 & 음수로 나타난다면 빨간선의 합을 구하는 것 무의미해짐
  • 이를 비용함수로 개선

Goal : Minimize cost

• W와 b의 양수인 Cost를 최소화하는 W와 b를 찾는 것이 목표

  

• Learing의 Goal은 Cost의 최소화