선형회귀

선형회귀(Linear Regression)

현실의 많은 것은 양의 상관관계를 가지고 있다. 가령 공부를 많이 하면 시험 점수가 올라가고, 밥을 많이 먹을수록 몸무게가 증가한다. 이러한 것들을 분석하기 위한 모델이 선형 회귀(Linear Regression)이다. 선형회귀분석은 데이터의 입력(X)과 출력(Y)이 선형적인 관계를 가질 것으로 예측한다. 가령 하나의 입력을 받아 하나의 출력을 만드는 데이터는 다음과 같은 관계를 생각할 수 있다. $Y=WX+b$ 일차함수 모양이다. 우리는 이러한 관계를 Hypothesis(가설)이라고 하여 함수 $H(X)$로 표현한다. 즉, 하나의 입력이 있는 선형 회귀의 Hypothesis는 다음과 같다. $H(X)=WX+b$ 여기서 $X$는 입력 데이터, $W$는 웨이트(weight), $b$는 바이어스(bias)이..