평균제곱근오차 (1) 썸네일형 리스트형 [모두의 딥러닝] 선형 회귀와 로지스틱 회귀 선형 회귀(linear regression) 가장 훌륭한 예측선 긋기 단순 선형 회귀(simple linear regression): 하나의 x만으로 y값을 설명 가능 y = ax + b 다중 선형 회귀(multiple linear regression): y를 설명하기 위해 여러 x값이 필요 최소 제곱법(method of least square) a,b를 바로 구할 수 있다. a = (x편차) * (y편차)의 합 / x편차의 합의 제곱 b = y의 평균 - (x평균 * 기울기a) 이를 통해 x에 대한 일차식을 구하면 이 직선이 바로 오차가 가장 적고 좌표의 특성을 가장 잘 나타내는 예측 직선 코딩으로 최소 제곱법 구현하기 #ch3 최소제곱법 import numpy as np x = [2,4,6,8] y .. 이전 1 다음