Hypothesis란? 추론 모델을 의미한다. Linear Regression에서는 추론모델이 Linear 즉 다음과 같이 선형성이 있다고 가정을 하고 예측을 하는 것이다. 많은 경우에 Linear 모델로 설명할 수 있는 경우가 많기 때문에 자주 사용한다.
Ex) 시간에 따른 성적예측 -공부 시간이 많을수록 성적이 잘나옴
Ex) 훈련양에 따른 성적예측 - 훈련 시간이 많을 수록 성적이 잘 나옴
Ex) 집값 예측 - 큰집일 수록 집 가격이 높음.
Cost Function이란? Loss Function이라고 말하며, 예측 모델과 실제 데이터 사이의 차이를 나타낸 함수를 의미한다.
H(x) -y(모델 - 실제값)
으로 표기할 수 있으나, 보통의 경우에는(H(x)-y)^2
으로 많이 쓰인다.
(H(x)-y)^2
으로 많이 쓰이는 이유: 항상 양수의 값을 일정하게 얻을 수 있고, 차이가 클 경우 더 큰 페널티를 주게되어 모델링을 더욱 정교하게 할 수 있도록 도와줌.