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Multi-variable Linear Regression¶ 지금까지는 파라미터가 1개인 Linear regression을 했습니다. 하지만 앞서 말한바와 같이 딥러닝 모델의 파라미터는 적어도 수천개 이상을 갖습니다. 이렇게 여러 개의 파라미터를 가진 Linear regression에 대해서 알아봅니다. 아래는 bias를 포함한 4개의 파라미터를 가진 Linear regression의 식입니다. $H(x_1, x_2, x_3) = w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + b$ 벡터의 내적을 사용하여 계산하면 아래와 같이 표현할 수 있습니다. $\begin{eqnarray} H(x_1, x_2, x_3) &=& XW + b \\ &=& \begin{pmatrix}x_1 & x_2 & x_3\end{..

Linear Regression¶ Regression은 데이터 x를 인풋으로 넣었을 때, Continuous한 값 y가 출력으로 나오는 문제를 의미합니다. 이러한 Regression 작업을 할 때 선형 함수를 사용하기 때문에, Linear Regression 이라는 이름을 붙입니다. Thinking of Linear Regression¶ (1) 사원 수에 따른 회사의 시총의 가격을 예측하고자 합니다. 사원 수가 100명 일때 1000억, 200명 일때 2000억 원이었습니다. 그러면 사원 수가 300명이라면 회사의 시가 총액은 얼마일까요? (2) 인근 역과의 거리에 따라 집값이 어떻게 변하는지를 예측하고자 합니다. 1km 떨어졌을 때 8억, 2km 떨어졌을 때에는 6억, 3km 떨어졌을 때에는 4억이었습..