[LG Aimers 교육] Module.2 지도학습 -Part2.Linear Regression

Supervised learning

  -Regression (연속적인 값)

  -Classification

Linear model

장점) 간단함, 다양한 환경에서도 안정적, 회귀와 분류문제 해결

Linear regression framework

1. 어떤 predictor 이용할까?

모델의 출력과 정답과의 오차(MSE)를 계산해서 최소화하는 값 찾기

   어떻게 찾아?

    - Optimization (입력 벡터를 매트릭스형태로 표현한 후 score 계산)

      : Normal equation(방정식)이용해서 해 구하기 : 머신러닝에서 비효율적(시간 오래걸림)

     - Gradient descent (Iterative algotithm)

       : 함수의 변화도가 가장 큰 방향으로 이동하는 과정을 반복적으로 거쳐 에러값이 최소인 지점을 찾아냄

         local optimum(지역에서의 최소지점) / global optimum(전 지역에서 최소지점)을 구별하여 찾는 것이 중요