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ํ•˜๋‚˜์˜ ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ Linear regression

Recap

์šฐ์„  ๋ณต์Šต

  • Hypothesis(๊ฐ€์„ค)
  • Cost(lost) function
  • Gradient descent algorithm - cost๋ฅผ ์ตœ์ ํ™” ํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์ด๋ฏธ์ง€

์ง€๊ธˆ๊นŒ์ง€๋Š” ํ•˜๋‚˜์˜ input variable์„ ์ด์šฉํ–ˆ๋‹ค.


์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐœ์˜ input์ผ๋•Œ๋Š”??

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ํ€ด์ฆˆ1, ํ€ด์ฆˆ2, ์ค‘๊ฐ„๊ณ ์‚ฌ ์ ์ˆ˜๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋„์ถœํ•ด๋ณธ๋‹ค.

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cost ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด ์œ ์ถ”ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ? input์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๊ฐ€ ๋งŽ์•„์งˆ์ˆ˜๋ก ์‹์„ ๋งค๋ฒˆ ์ˆ˜์ •ํ•ด์•ผํ•˜๋‚˜? -> Matrix๋ฅผ ์ด์šฉํ•ด๋ณด์ž.

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๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ Matrix๋ฅผ ํ‘œํ˜„์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค.

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