최적화 (1) 썸네일형 리스트형 [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