머신 러닝 3 썸네일형 리스트형 [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 5 [머신 러닝 알고리즘 최적화] 머신 러닝 알고리즘은 많은 경우 최적화 문제로 표현되며, 모델의 매개변수를 최적화하여 학습을 수행합니다. 이번 포스팅에서는 머신 러닝 알고리즘에서 최적화 문제를 해결하는데에 선형대수학이 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 특히, 경사하강법(Gradient Descent)을 중심으로 최적화 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 1. 머신 러닝 알고리즘 최적화: 머신 러닝 알고리즘은 주어진 데이터로부터 모델의 매개변수를 학습하는 과정으로, 일반적으로 최적화 문제로 표현됩니다. 최적화는 모델의 손실 함수를 최소화하는 매개변수 값을 찾는 과정으로, 선형대수학이 이러한 최적화 알고리즘에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 2. 경사하강법(Gradient Descent): 경사하강법은 머신 러닝에서.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 1 [선형 회귀와 최소제곱법] 선형 회귀는 데이터 간의 선형적인 관계를 모델링하는 머신 러닝 알고리즘 중 가장 기본적이고 널리 사용되는 방법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 선형 회귀의 개념과 선형대수학의 기본 개념 중 하나인 최소제곱법을 활용하여 최적의 회귀선을 찾는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 1. 선형 회귀의 개념: 선형 회귀는 입력 변수(X)와 출력 변수(Y) 사이의 선형 관계를 모델링하는 방법입니다. 예측하려는 종속 변수(Y)와 하나 이상의 독립 변수(X) 간의 관계를 수학적으로 표현하는 선형 모델을 구축합니다. 선형 회귀는 데이터의 분포를 가장 잘 표현하는 직선(회귀선)을 찾아내어 새로운 입력 값에 대해 출력 값을 예측하는 데에 사용됩니다. 2. 최소제곱법(Least Squares.. [선형대수학] 선형대수와 머신 러닝 0 수학적 토대로 더 나은 예측 모델 구축하기 선형대수학은 머신 러닝에 필수적인 수학적 토대 중 하나입니다. 이 블로그 포스트에서는 선형대수학이 머신 러닝에서 어떻게 활용되는지 다양한 예시와 함께 알아보겠습니다. 선형대수학이 제공하는 강력한 도구들은 머신 러닝 알고리즘의 개선과 데이터 분석의 효율성 증대에 큰 기여를 합니다. 1. 선형 회귀(Linear Regression): 선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 데에 자주 사용됩니다. 선형 회귀 모델은 선형대수학의 기본 개념을 활용하여 최적의 회귀선을 찾습니다. 특히, 최소제곱법(Least Squares Method)은 잔차의 제곱합을 최소화하여 가장 잘 맞는 회귀선을 찾는데 사용됩니다. * 잔차(residual.. 이전 1 다음
