운동하는 공대생

1. Linear Regression house price를 예시로 데이터 포인트를 좌표 평면상에 표시를 한다면 linear 함수로 표현하는 게 가능하다. h(x) = 𝛳0 + 𝛳1X1 이렇게 1차함수로 표시가 가능하다. => 여기서 𝛳0, 𝛳1 이 함수 모델의 형태를 결정하는 "parameters"라고 이야기한다. 그리고 input 하는 데이터나 parameter의 표현은 벡터로 표시한다. 위에서는 input 하는 x 의 데이터의 수가 multiple 한 상화에 대한 식이다. 여기서 이 linear 함수 h(x)는 데이터 포인트의 input 값들(x1, x2, x3)과 파라미터들을 기준으로 값이 판명된다. 여기서 x0=1차원이 항상 존재하면 𝛳0의 파라미터를 bias라고도 한다. 목표: 데이터 포인트를..