머신러닝 문제해결

토끼와 거북이가 알려주는 회귀

회귀는 연속된 데이터를 가지고 가설을 만드는 방법인데, 그 중 선형 회귀는 1차 방정식을 만드는 학습 방법

아래와 같이 시간당 토끼의 이동 거리와 거북이의 이동 거리에 대한 데이터가 있다면 선을 그릴 수 있고 데이터를 예측할 수 있다.

전통적인 방식으로는 룰을 가지고 output을 뽑아냈다면, 머신 러닝은 output을 가지고 룰을 뽑아낸다.

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선형회귀 이해하기

앞서 토끼와 거북이 예시를 보면 데이터를 가지고 1차 방정식의 값을 구해 냈다.

우리 일상의 데이터는 선형적인 관계를 가지고 있는 경우가 많다.

아래 차트를 보면 데이터가 일직선을 그리는 건 아니다.

물론 예외의 상황은 있지만 우리는 일반적인 예측 값을 찾는 것을 목표로 하고 있기 때문에 의미 있다.

따라서 손실이 가장 작은 지점을 지나도록 선을 그려야 한다.

H(x) = Wx + b

• H: 가설
• W: 가중치
• b: 절편

손실이 가장 적은 지점을 찾는 방법이 Cost function 이다.

예측 값과 실제 데이터 사이의 차이

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