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비용(Cost) : 가설이 얼마나 정확한지 판단하는 기준 알고리즘 분야에서 중요한 개념! 비용계산 : 실제 데이터 ~ 예측값 거리 구하기 비용함수(cost function) : (예측값 - 실제 값)^2의 평균 W, b 값을 이용하여 계산 비용이 적을수록 좋은 것 제곱해주는이유 : 음수 값이 나오지 않게 하기 위함 가장 합리적인 값을 도출하기 위해 => 경사 하강 (Gradient Descent)을 이용 H(x) = Wx로 식을 간단히 함. 따라서 비용함수는 (Wx - y)^2 를 따른다. 이 식을 따르면 다음과 같은 그래프가 나온다. x축을 W라고 생각하고, 임의의 W를 정하고 경사를 타고 내려감 (이동), 특정 간격으로 jump 가장 깊은 골짜기 도달할때까지 미분을 통해 기울기를 구하면서 이동 기울기..

선형 회귀(Linear Regression) 변수 사이의 선형적인 관계를 모델링 한 것 선형적이다 "직선적이다" 일상생활의 많은 현상들은 선형적인 성격을 가짐 --> 이 관계에 적용할 수 있는 기계학습의 대표적인 모델이 바로 선형회귀! 학습을 시킨다? 자신의 프로그램 안에 선형 회귀 모델을 구축하는 것 -> 주어진 데이터를 학습시킴으로 가장 합리적인 "직선"을 찾아내는 것. 즉, 어떠한 "식"을 발견하는 것 -> 데이터가 3개 이상일때 의미가 있다. goal : 가장 합리적인 직선을 발견하는 것! 가설이 필요하다. H(x) = Wx + b W : 직선의 기울기 b : y 절편 선형회귀의 핵심 : W와 b 값을 수정하면서 가장 합리적인 식을 찾아내는 것 ! (W, b 값을 수정하는 것 == 프로그램을 학습..

Explicit Programming이란? 소프트웨어가 동작하는 방식을 모두 프로그래밍 하는 것 사람이 입력조건과 상태 조건을 모두 구현하는 것 규칙이 매우 많은 이메일 스팸필터, 자동차 자율주행의 경우 이 방식의 프로그래밍이 적합하지 않음 머신러닝 미리 정해진 알고리즘에 따라 동작하는 것이 아닌, 학습된 결과에 따라 프로그램이 작동하는 것 기계를 학습 시키는 원리를 철저하게 따름 https://www.youtube.com/watch?v=qxUD7fOseBQ&list=PLRx0vPvlEmdAbnmLH9yh03cw9UQU_o7PO