[Deep Learning] 회귀 (Regression)

회귀 (Regression)

 

regression은 둘 이상의 변수 간의 관계를 보여주는 통계적 방법이다. 일반적으로 그래프로 표현되는 이 방법은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 테스트한다. 독립 변수는 종속 변수에 따라 변경되며 regression은 해당 변경에서 가장 중요한 요소에 대한 답을 찾는다.

 

 

선형 회귀 (Linear Regression)

 

변수 𝒳의 값은 독립적으로 변할 수 있는 것에 반해, y 값은 계속해서 𝒳의 값에 의해 종속적으로 결정되므로 𝒳를 독립 변수, y를 종속 변수라고 한다. linear regression은 한 개 이상의 독립 변수 𝒳와 y의 선형 관계를 모델링한다. 독립 변수 𝒳가 1개면 단순 선형 회귀 (Simple Linear Regression)라고 합니다.

 

 

y는 1개, 𝒳는 여러개이다. 이를 다중 선형 회귀 (Multiple Linear Regression)라고 한다.

 

가설 (Hypothesis) 세우기

 

𝒳와 y의 관계를 유추하기 위해서 수학적으로 식을 세우는데 ML에서는 이 식을 hypothesis라고 한다.

 

◦ 비용 함수 (Cost function)