푸잉이의 기술블로그

선형 회귀 (Linear Regression)란? ex) 시험 공부 시간 -> 성적 영향 하루에 걷는 횟수 -> 몸무게 영향 -> 어떤 요인의 수치에 따라서 특정 요인의 수치가 영향을 받음 다른 변수의 값을 변하게 하는 변수 (시험 공부 시간, 하루에 걷는 횟수) = x = 독립 변수 변수 x에 의해서 값이 종속적으로 변하는 변수 (성적, 몸무게) = y = 종속변수 선형 회귀는 한 개 이상의 독립 변수 x와 y의 선형 관계를 모델링 If, 독립 변수 1개라면 y = wx + b w, 기울기, 머신러닝에서는 가중치 (Weight) b, y 절편, 별도로 더해지는 값, 편향 (bias) -> 주어진 데이터로부터 y와 x의 관계를 가장 잘 나타내는 직선을 그리는 일 선형 회귀에서 해야하는 일 -> 결국 적절..