[5팀] 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초

루이란 2021. 10. 5. 11:10

이 글은 boostcourse 강의를 참고하여 작성하였습니다.
작성자 : 임예람

📌 "Regrassion toward the mean", 데이터들이 전체 평균으로 돌아가려는 속성이다.

📌 선형 회귀: 수많은 데이터들을 가장 잘 표현하는 직선의 방정식을 찾는다.
👉🏻 선형적으로 증가 or 감소 관계에 있는것을 알아낸다. (ex) 공부시간과 성적의 관계)

📌 가설: H(x) = Wx + b
👉🏻 어떠한 데이터들이 위와 같은 식의 관계를 가졌다고 가설을 세우자.

📌 파란 점(데이터)들을 가장 잘 나타내는 가설은?
👉🏻 데이터를 잘 나타내는 것 = 오차가 가장 적은 것

📌 비용함수를 구할 때 선형 회귀 함수를 적용시켜보자.

👉🏻 H(x) - y (오차)가 가장 적은 직선을 찾아 W와 b를 알아내기 위해서 오차제곱의 합의 평균을 구한다.

📌 결국 우리의 목적은 cost(W, b)를 최소화하는 값을 찾는 것이다.