Setting Up your Optimization Problem

1. Normalizing Inputs Normalizing training sets x = [x1, x2] feature로 구성된 training set의 분포를 살펴보자. 우선 모든 x를 x의 mean(평균)만큼 빼준다(subtract). 그러면 두 번째 그림처럼 x1 feature 축에 대해 분포가 정렬된다. 다음으로는 x의 분산을 구해 x 전체를 분산으로 나눠준다. 이때 이미 평균을 뺀 값이므로 x 제곱의 평균을 구하는 것이 바로 분산이 된다. (분산을 구하는 기존 식은 'x-m' 제곱의 평균을 구하는 것이기 때문) 그러면 마지막 그림처럼 분산을 반영한 분포로 변형된다. 이러한 변형을 train set에 대해 적용했다면 test set에도 동일한 평균과 분산값으로 변형을 해줘야 한다. 즉, 두 s..

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