NAN/머신 러닝
선형 회귀 (Linear Regression)
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2021. 7. 8. 22:44
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선형 회귀 (Linear Regression)
선형 회귀는 변수와 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링한 것이라 표현하는데, 여기서 '선형적'이란
간단히 말 해 직선적이라는 의미를 가진다.
1차 함수 y = 2x+1을 그래프로 표현하면 다음과 같은데 각 변수들을 선으로 이으면 직선이 나오는 것을 확인할 수 있다.
이처럼 직선적인 성격을 가진 선형 회귀는 제품 가격과 판매량, 공부 시간과 성적 등
일상 생활의 많은 곳에서 적용이 가능하기 때문에 머신러닝의 대표적인 이론이라 할 수 있고
우리의 목표는 선형 회귀를 통해 그은 여러 선 중 변수와 변수 사이의 관계가 가장 이상적인 선을 찾아 적용하는 것이다.
물론, 이상적인 선을 찾는다는 건 쉬운 일이 아니기 때문에 그중 가장 효율적인 선을 찾는다는 의미이다.
정리
- 선형 회귀란 주어진 데이터를 이용해 일차 방정식을 수정해 나가는 것
- 학습을 거쳐 가장 합리적인 선을 찾는다.
- 1차 함수가 적용되었기 때문에 직선의 기울기 ax와 y절편 b 값을 바꾸어 가며 학습을 진행한다.
- 3개 이상의 변수가 존재할 때 효과가 있다.
https://www.youtube.com/watch?v=IhNNpyWKorY&list=PLRx0vPvlEmdAbnmLH9yh03cw9UQU_o7PO&index=2