728x90 반응형 SMALL 인공지능 #선형회귀 #1 선형회귀(LinearRegression) 가설함수, 손실함수, 경사하강법 설명 이전에는 가설함수, 손실함수, 경사 하강법에 대해서 이론을 설명해왔다. 그럼 이제 앞에서 설명해온 이론을 정리하고 실제 코딩으로 나타내어야 한다. 가설함수 일단 이전에 설명한 가설함수는 하나의 데이터에 대해서 간단하게 설명하였다. h(x)= θ0+θ1x 가 가설함수이니까 수식으로 나타내면 다음과 같다. 실제로는 이렇게 x(1)부터 x(n)까지 여러개의 데이터가 존재 할 것이고, 배열의 형태 혹은 열거의 형식이 될것이다. 하지만 더 많은 데이터를 다루어야 하기에, 실제의 가설함수를 수식으로 나타내면 다음과 같다. 이렇게 여러개의 데이터가 가설함수에 들어갈것이고, 만약 더 많은 데이터가 있다면 θ(n)까지 존재해야 할 것이다. 손실함수 이전글에서 손실함수에 대해 설명하면서, 각 θ에 대해서 업데이트 하는 수.. 2023. 6. 5. 이전 1 다음 반응형 LIST
