Into to linear regression

1. Simple linear regression 어떤 데이터들을 잘 설명하는 직선을 구할 수 있다. 데이터들을 기반으로 어떤 직선이 데이터의 분포를 가장 잘 표현할 수 있는지에 대해 고민하는 것이다. 이 직선으로 예측된 값이 실제값과 얼마나 떨어져있는지 확인하기 위한 식이 카이제곱이다. 실제값에서 예측값을 빼서 제곱한 값들을 모두 더한 것이 된다. 이 값이 곧 오차(loss)를 의미하게 되고 이를 최소화해야 우리가 원하는 최적의 직선을 얻을 수 있게 된다. 결국 이 오차를 끝까지 최소화하면 그 값은 0이 될 것이다. 따라서 카이제곱을 구성하는 변수인 m과 c에 대해 편미분을 수행하여 카이제곱벡터를 구하고, 이것이 영벡터와 같아지는 때가 언제인지 구하면 된다. 위 과정에서 c와 m에 대한 식을 정리할 수..

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