머신러닝:선형회귀

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 ==== 개념 ==== ==== 개념 ====
 [[선형대수:일차결합|선형결합]]을 응용한다.\\ [[선형대수:일차결합|선형결합]]을 응용한다.\\
-선형결합의 각 $v_n$ 이 선형회귀에서는 [[머신러닝:특징]]이 되고, 선형결합의 $a_n$이 선형회귀에서는 [[통계학:가중치]]가 된다.+선형결합의 각 $v_n$ 이 선형회귀에서는 [[머신러닝:특징]]이 되고, 선형결합의 $a_n$이 선형회귀에서는 [[통계학:가중치]](=회귀계수)가 된다.
 선형 회귀는 흩어져 있는 데이터 점들 사이를 가장 잘 가로지르는 최적의 직선 하나를 찾는 과정\\ 선형 회귀는 흩어져 있는 데이터 점들 사이를 가장 잘 가로지르는 최적의 직선 하나를 찾는 과정\\
 모든 점들로부터의 평균적인 거리가 가장 가까운 직선을 그리는 것이 목표이다.\\ 모든 점들로부터의 평균적인 거리가 가장 가까운 직선을 그리는 것이 목표이다.\\
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 ==== 좋은 선형회귀함수란? ===== ==== 좋은 선형회귀함수란? =====
-데이터를 사용하여 최적의 [[통계학:가중치]]를 찾는다.(여기서 특이한게... 머신러닝에서는 가중치를 모수라고하는데... 개념적으로는 가중치가 맞아서 가중치라고했다.) \\+데이터를 사용하여 최적의 [[통계학:가중치]](=회귀계수)를 찾는다.(여기서 특이한게... 머신러닝에서는 가중치를 모수라고하는데... 개념적으로는 가중치가 맞아서 가중치라고했다.) \\
 해당 함수로 [[머신러닝:평균제곱오차]]를 출력한다. \\ 해당 함수로 [[머신러닝:평균제곱오차]]를 출력한다. \\
 그 평균제곱오차가 가장 낮은게 좋은 회귀함수다. \\ 그 평균제곱오차가 가장 낮은게 좋은 회귀함수다. \\
 +\\
 +
 +==== 좋은 선형회귀함수를 만드는 방법====
 +여러가지 방법이있지만 [[머신러닝:경사하강법]]을 많이 쓴다.\\
 +
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