파이썬 14일차 - 머신러닝 개념정리(선형회귀)
- 회귀에서 자주 사용하는 것 : 몸무게, 성적 회귀 - 현대 통계학을 이루는 큰 축 - 회귀 분석은 영국위 통계학자 갈톤(Galton)이 수행한 연구에서 유래 - 회귀분석은 테이터 값이 평균과 같은 일정한 값으로 돌아가련느 경향을 이용한 통계학 기법 - 중요 ---- - Linear Regression은 선형(직선)형태이므로 숫자 형태의 예측에 많이 사용된다 - Logistic Regression은 이진법 결과가 필요할 때 사용 실제로는 [ ∫ ] 이런 모양임 ex) 합격/불합격 - 이론 : X값에 대한 결과가 Y값이다 - Y = W0 + W1 * X1 : W1은 기울기 (핵심은 W값을 구하는 것이다) (미분, 편미분) - 딥러닝의 파라미터 편집을 W값으로 사용한다 - 비선형 회귀는 딥러닝으로 많이 해..
