회귀(=Regression)란 무엇인가?
: "Regression toward the mean"
: 전체의 평균으로 되돌아간다.
선형회귀(=Linear Regression)란?
: 데이터를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식을 찾는 것.
Predicting exam score -> regression
: 공부한 시간이 길수록 점수가 높게 나온다.
: 어떤 값들이 선형적인 증가 혹은 감소관계에 있을 때 이 관계를 해석하는 것이 regression이다.
H(x) = Wx + b
H(x) = Wx + b
W = weight
b = bias
: H(x)-y >> 우리의 가설과 실제 데이터의 차이
: H(x) = hyphosis = 가설
: y = 실제 데이터
H(x)-y
: Cost값을 최소화하는 것이 우리가 해야 할 일
: How fit the line to our (training) data
: 직선을 실제 데이터에 fit시키는 것
: Cost값이 최소화가 되도록만 한다면 문제가 생길 수 있다.
: 우리의 가설에서 y값을 뺀 값이 어떤 부분은 양수 어떤 부분은 음수로 나타나기 때문에 Cost값의 합을 더하는 것이 무의미해질 수 있다.
: 따라서 error 값을 제곱해서 사용
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cost function
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Goal: Minimize cost
minimize cost(W,b)
