[Deep Learning Basic Starting with TF] 2. Simple Linear Regression

선형 회귀

선형 회귀(Linear Regression)는 데이터를 가장 잘 대변하는 직선을 찾는 것을 의미한다.

우리가 찾은 선형 회귀 식을 ‘가설(hypothesis)’이라고도 하며, 가설 중에서 가장 적절한 것을 선택하는 것이 우리의 목표라고 할 수 있다.

가장 적절한 것을 선택할 때는 비용함수를 이용한다. 비용함수는 가설과 실제 데이터의 차이를 의미한다.

좀 더 수학적으로는 ‘오차 제곱의 평균’이다.

\[\displaystyle cost(W, b) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}{(H(x_i) - y_i)^2}\]

우리의 목표는 비용함수를 최소화하는 W와 b를 찾는 것이다.

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