728x90 비용 함수2 [기계학습] 3. 회귀분석의 이해, 선형회귀모델 회귀분석의 이해회귀분석은 기계학습에서 가장 기본적이고 중요한 기법 중 하나로, 연속적인 변수를 예측하는 데 사용됩니다. 이번 글에서는 회귀분석의 개요, 선형회귀분석의 기본 이해, 경사하강법, 그리고 선형회귀모델의 파라미터 추정과 최소제곱법, 파라미터 구간추정과 가설 검정, 정규화 모델에 대해 알아보겠습니다.회귀분석의 개요회귀분석 : 회귀분석은 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 모델링하는 기법입니다. 주로 예측 모델을 만들거나 변수들 간의 관계를 이해하는 데 사용됩니다. 회귀분석의 주요 목표는 데이터로부터 함수의 형태를 추정하여 새로운 데이터를 예측하는 것입니다. 종류단순 회귀분석 : 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 관계를 모델링합니다.다중 회귀분석 : 여러 독립 변수와 하나의 종속 변수 간.. 2024. 7. 31. [기계학습] 2. 기계학습의 수학적 기초 기계학습의 수학적 기초 (1)기계학습은 데이터를 통해 학습하고 예측하는 과정을 수학적으로 모델링하는 기술입니다. 기계학습의 수학적 기초는 데이터의 표현, 선형대수, 확률과 통계, 최적화 이론 등을 포함합니다. 이번 글에서는 기계학습과 수학, 데이터의 표현, 선형대수에 대해 알아보겠습니다.기계학습과 수학기계학습의 핵심은 데이터를 수학적으로 분석하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 만드는 것입니다. 이를 위해 다양한 수학적 기초가 필요합니다.선형대수 : 데이터의 표현과 변환을 이해하고, 기계학습 알고리즘을 구현하는 데 사용됩니다.확률과 통계 : 데이터의 분포와 불확실성을 이해하고, 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.최적화 이론 : 모델의 성능을 최적화하기 위해 비용 함수(cost function)를 최소화하.. 2024. 7. 30. 이전 1 다음 728x90
