regression

상기 데이터셋(training data)를 ML모델에 학습(training)시킨 뒤 특정 학생의 학습시간(X)을 통해 ML모델을 통해 점수(Y)를 예측하는 것

Hypothesis

linear Hypothesis는 H(x) = Wx + b 로 나타내며
이중 어떤 값이 가장 정확한가?
우리가 가진 데이터에 가장 적합한 선을 찾는 과정을 학습이라고 함

Cost function(Loss funtion)

내가 정한 hypothesis(파란선)와 실제 데이터셋의 거리(x좌표)를 구하는 식
보통 H(x) - y를 제곱하여 구하며 이 값이 커질수록 좋지 않다

일반화 된 cost function

목표:Minimize cost

cost를 최소화 하는 W와 b를 구하는 것이 목표이다