[coursera 머신러닝 강의] Univariate Linear Regression 선형회귀

머신러닝 / 딥러닝 기초를 다지고자 coursera에서 Adrew Ng 강사가 진행하는 머신러닝 강의를 수강하게 되었다. 다음은 Univariate Linear Regression 강의 내용을 정리한 것이다. 모델 표현 Model Representation A가 집을 사려고 한다. 만약 B가 사는 1500제곱피트짜리 집이 24만불이고, C가 사는 1000제곱피트짜리 집이 20만불이면 A가 사고자하는 1250제곱피트짜리 집은 그 중간인 22만불정도가 적당하다고 생각할 것이다. 이런식으로 A는 원하는 집의 넓이에 따른 적정 가격을 추정하기 위해, 몇 군데 집의 넓이와 가격 정보를 수집하였다. A가 조사한 집의 넓이 & 가격 정보 이 경우, 사전에 수집한 집 값(y) 정보라는 정답이 존재하므로 지도학습에 해당하며, 추정하고자하는 값이 실수 값이므로 회귀문제이다. 여기에 집의 넓이와 가격 사이에 선형관계가 존재한다고 가정하면 선형 회귀(linear regression)이 되는 것이다. 수집...

원문링크 : [coursera 머신러닝 강의] Univariate Linear Regression 선형회귀