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다중 회귀 1

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 Day 6

지난시간... 지난시간에는 선형회귀에 대해서 알아보았다. 회귀는 훈련 데이터 범위 밖의 데이터도 예측을 할 수 있다. 하면서 샬라샬라 2차항까지 넣어보았는데 과소적합이 약간 남아있었다. 이번 시간에는 여러 개의 특성을 사용한 선형 회귀인 다중 회귀를 사용하여 모델을 훈련해보자. 1개의 특성을 사용할 때 선형 회귀 모델은 직선을 학습했다. 2개의 특성을 사용하면 선형 회귀 모델은 평면을 학습한다. 특성이 2개이면 타깃값과 함께 3차원을 형성한다. 선형 회귀 방정식인 아래와 같다. $$ 타깃 = a \times 특성_1 + b \times 특성_2 + 절편$$ 특성이 3개 이상인 경우 우리는 3차원 공간 이상을 그리거나 상상할 수 없기 기존 특성을 사용해 새로운 특성을 뽑아내는 작업을 특성 공학이라고 한다...

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 2022.09.08
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