Least Squares Method (1) 썸네일형 리스트형 [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.. 이전 1 다음
