[모두의 딥러닝] 6. 다중 선형 회귀(multiple linear regression)

다중 선형 회귀(Multiple linear regression) - 2개 이상의 독립 변수로부터 종속 변수 예측 - 단순 선형 회귀보다 더 정확한 예측 가능 다중 선형 회귀 예제 - 파이썬 코드로 구현 - 중간고사를 본 4명의 학생의 공부한 시간, 과외 수업 횟수와 성적 조사 - 독립 변수 : 공부한 시간, 과외 수업 횟수 / 종속 변수 : 성적 공부한 시간 2 4 6 8 과외 수업 횟수 0 4 2 3 성적 71 93 91 97 1. 환경 및 데이터 준비 - 독립 변수 x1(공부 시간), x2(과외 시간)로 종속 변수 y(성적)를 만들 경우, 식은 y = a1x1 + a2x2 + b import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 공부 시간 x1과 과외 시..

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• · 2023. 5. 18.
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[모두의 딥러닝] 5. 경사 하강법(gradient decent)

기울기와 오차의 관계 - y = ax + b에서 기울기 a와 오차는 이차 함수 관계 - 기울기를 너무 크게 잡거나 너무 작게 잡으면 오차 커짐 - 적절한 기울기(m)를 찾았을 때 오차 최소화 경사 하강법(gradient decent) - 오차의 변화에 따라 이차 함수 그래프를 만들고 적절한 학습률을 설정해 미분 값이 0인 지점을 구하는 것 계산법 1. 어느 한 점(a1)에서 미분을 구한다 2. 구한 기울기의 반대 방향(기울기가 +면 음의 방향, -면 양의 방향)으로 얼마간 이동시킨 점(a2)에서 미분을 구한다 3. 앞에서 구한 미분 값이 0이 아니면 1, 2번 반복 학습률(learning rate) : 매회 얼마의 강도로 업데이트 되어야 하는지 제어하는 척도 : 기울기를 바꿔 이동할 때 적절한 학습률을 ..

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• · 2023. 5. 16.
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[모두의 딥러닝] 3. 선형 회귀(linear regression), 최소 제곱법(method of least squares)

선형 회귀(linear regression) 정의 - 독립 변수 x를 사용해 종속 변수 y의 움직임을 예측하고 설명 - 하나의 x값으로 y값을 설명할 수 있다면 단순 선형 회귀, x값이 여러 개 필요하면 다중 선형 회귀 독립 변수 : 'x값이 변함에 따라 y값이 변한다' 에서 독립적으로 변할 수 있는 x값 종속 변수 : 'x값이 변함에 따라 y값이 변한다' 에서 독립 변수에 따라 종속적으로 변하는 y값 단순 선형 회귀 예제 - 중간고사를 본 4명의 학생의 공부한 시간과 성적 조사 - 독립 변수 : 공부한 시간 / 종속 변수 : 성적 공부한 시간 2 4 6 8 성적 81 93 91 97 # maplotlib 라이브러리 사용해서 그래프로 나타내기 import matplotlib.pyplot as plt x ..

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• · 2023. 5. 15.
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