sgd1 [기계학습] 다중선형회귀 & 경사하강법 | Multiple Linear Regression & Gradient Descent 📌 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) - 수치형 설명변수 X + 연속형 숫자로 이루어진 종속변수 Y의 관계를 선형으로 가정하고 이를 가장 잘 표현할 수 있는 회귀계수(β)를 추정 - 쉽게 말하면 X에 따라 Y값이 어떻게 달라질지 예측하는 것 ex) 주택 임대료 예측할 때 X : 얼마나 오래 되었는지(X1) , 지하철역과의 거리(X2), 주변 편의시설의 개수(X3) ••• (Xn) Y : 주택 임대료 가격 (X1 * β1) + (X2 * β2) + (X3 * β3) ••• + ( Xn * βn ) = Y (β1, β2, β3•••, βn) : 회귀계수 📍 회귀 계수(β1, β2, β3•••, βn) 구하는 법 ( 실제값(Y) - 예측값(Y') ) ^ 2 = Error = Los.. 2020. 9. 28. 이전 1 다음
