[ML] 머신러닝 - Linear Regression

1. 정의

예측 값을 직선으로 표현하는 모델

• y hat : 예측 값

• x : 입력 값

• 베타0 : 편향
  - 그래프에서 회귀선의 위치
  - x가 0일 때의 예측값
  

• 베타1: 계수 ( Coefficient )
  - 회귀선의 기울기
  - x가 1 증가할 때 값이 증가하는 정도

2. 해석

실제 값과 예측 값의 차이가 적은 직선이 더 잘 예측하는 직선

• 차이의 크기만을 반영하기 위해 제곱을 하고 평균을 구한다.
  - Mean Square Error ( MSE )