linear regression (2) 썸네일형 리스트형 [ML] Linear Regression(선형회귀)& Logistic Regression ※해당 게시물에 사용된 일부 자료는 순천향대학교 빅데이터공학과 정영섭 교수님의 머신러닝 전공수업 자료에 기반하였음을 알려드립니다. 이번 포스팅에서는 가장 전형적인 머신러닝 모델이라고 할 수 있으며 연속적인 값을 예측할 수 있는 Linear Regression(선형회귀) 모델에 대해 알아보려고 한다. 또한 Linear Classification 이라고도 하며 Linear(선형)으로 Class(Label)을 분류할 수 있는 Logistic Regression에 대해 알아본다. 목차는 다음과 같다. 1. Linear Regrssion 2. Linear Regression의 Ridge Regression 3. Linear Regression의 Lasso Regression 4. Linear Classificat.. [ML] Linear Regression(선형회귀분석) 머신러닝에는 기본적으로 Supervised Learning(지도 학습) 과 Unsupervised Learning(비지도 학습)으로 크게 구분된다. 두개의 차이에 대해서 정의하자면, 미리 '정답'을 알려주면서 기계에게 정답을 학습시켜줌으로써 기계가 그 정답을 습득하고 스스로 알아서 정답을 판단해주는 것이 '지도학습'이다. 반면에 '정답'을 미리 알려주지 않고 패턴이 없는 비정형 데이터안에서 일정의 패턴을 찾는 것이 '비지도 학습'이라고 보면 된다. 이번 포스팅에서 작성할 머신러닝 모델은 지도학습 중에서도 가장 기본적인 모델인 Linear Regression(선형회귀분석)에 대해서 작성해보려고 한다. 우선 선형회귀분석이라 함은 연속적인 숫자값을 예측하는 것이다. 쉽게 설명하기 위해서 밑의 예시를 들어보자... 이전 1 다음
