선형 회귀 -간단 정리

2020. 8. 7. 17:36딥러닝

Lnear regression(선형 회귀)란 data를 통해 가설을 만든다. H(x) = WX. 

cost는 우리가 만든 이 가상의 선이 가상의 값과 실제의 값이 얼마나 다른지를 알려주는 것이다.

그리고 학습을 통해 cost를 최소화하는 웨이트를 찾는다. 마치 밥그릇 같이 생겼다.

이것을 통해 경사하강법을 사용한다.  이 알골리즘을 통해 cost를 최소화 하는 w(웨이트)를 찾는다. 

그리고 여기서 이 기울기를 찾아가는 사이즈를 러닝래이트(학습 속도)를 의미한다. 

 

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