Lec 02: Simple Linear Regression

 

 

Regression : 전체 평균으로 되돌아간다. (어떤값이 들어와도 전체 평균으로 되돌아가려는 속성이 있다.)

 

Linear Regression(선형 회귀): 데이타를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식

Y=ax+b (a:  기울기 , b: y 절편 ) 을   구하기 .

가장 알맞은 Linear를 구하는것이 목표.

 

 

H(x)-y의 값의 합이 작으면 작을수록 잘 표현되어있다.(cost가 작은것)

그런데 양수와 음수의 경우가 있기 때문에 제곱해서 사용한다.

 

 

목적은 최소한의 비용이다.

 

Cost는 에러(h-y)의 제곱의 평균값으로 정의.

 

 

https://www.edwith.org/boostcourse-dl-tensorflow/joinLectures/22150

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참조