선형 회귀 편집하기
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== 예시 == | == 예시 == | ||
* 귀뚜라미는 날씨가 더운 날 더 자주 우는 것으로 추정이 된다. | * 귀뚜라미는 날씨가 더운 날 더 자주 우는 것으로 추정이 된다. | ||
[[파일:선형 회귀 | [[파일:선형 회귀 귀뚜라미1.png|400px]] | ||
* 그래서 온도에 따른 우는 횟수를 측정 해 보니 위 그래프와 같이 나왔다. | * 그래서 온도에 따른 우는 횟수를 측정 해 보니 위 그래프와 같이 나왔다. | ||
[[파일:선형 회귀 귀뚜라미2.png|400px]] | [[파일:선형 회귀 귀뚜라미2.png|400px]] | ||
* 이 그래프는 파란색 선과 같은 선형 관계를 가진다. | * 이 그래프는 파란색 선과 같은 선형 관계를 가진다. | ||
* 저 그래프를 그리는 수식 y = mx+b 을 알아낸다면 어떤 온도에서 귀뚜라미가 얼마나 우는지, 또는 귀뚜라미가 얼마나 울면 어느 정도의 온도인지 알 수 있다. | * 저 그래프를 그리는 수식 y = mx+b 을 알아낸다면 어떤 온도에서 귀뚜라미가 얼마나 우는지, 또는 귀뚜라미가 얼마나 울면 어느 정도의 온도인지 알 수 있다. | ||
== [[기계 학습]] == | == [[기계 학습]] == | ||
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* 요소가 2개를 넘어서서 3차원, 4차원일 수도 있고, 직선이 아니라 곡선을 그릴 수도 있다. | * 요소가 2개를 넘어서서 3차원, 4차원일 수도 있고, 직선이 아니라 곡선을 그릴 수도 있다. | ||
[[파일:선형 회귀.png]] | [[[[파일:선형 회귀.png]]]] | ||
* 이런 경우 우리가 예상되는 수식 형태 y = mx+b 등을 넣어주면, 반복적으로 계산하고 비교하고 계산하고 비교하여 결국 합리적인 선형 모델을 만들어 주는 것이 [[기계 학습]]의 기본이다. | * 이런 경우 우리가 예상되는 수식 형태 y = mx+b 등을 넣어주면, 반복적으로 계산하고 비교하고 계산하고 비교하여 결국 합리적인 선형 모델을 만들어 주는 것이 [[기계 학습]]의 기본이다. |