1. 경사하강법 구현
# 데이터 생성
np.random.seed(0) # 데이터의 결과가 같게 나올 수 있도록 seed를 고정
X = 2*np.random.rand(100,1)
y = 4 + 3 * X + np.random.rand(100,1)
validation은 학습 시 오버피팅 등 성능을 올리기 위해 사용
validation set의 loss는 업데이트 되지 않음
그러면 왜 validation set과 test set을 나누는 이유
-> test set으로 최종 평가를 하는건데 이를 validation으로 쓰면 어디서 멈춰야 하는지 cheating이 된다.
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