인공지능 2. Simple Linear Regression
이 글은 edwith - [부스트코스] 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초의 개인적인 공부기록이므로 오류가 있을 수 있습니다! Linear Regression 데이터를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식을 찾아가는 과정 데이터를 대변하는 직선이 하나가 그어져 있지만 우리의 Hypothesis는 여러 개가 존재할 수 있다. 이 직선의 방정식을 H(x) = Wx + b라고 가정해보겠다. cost 직선과 데이터간의 거리가 좁을수록 이 직선은 데이터들을 잘 대변하게 될 것이다. 각 데이터와 직선간의 거리는 H(x) - y로 표현할 수 있으며 이를 cost라고 한다. 그러나 여기서 문제가 있다. 모든 데이터의 cost를 전부 더해서 평균을 구해야 모든 데이터와의 관계를 나타낼 수 있게 되는데, cost가 양수가 아니라..
인공지능/ML
2020. 3. 23.
