[모두의 딥러닝] #2. 딥러닝의 동작원리
2025. 1. 3.
3장 가장 훌륭한 예측선 긋기 : 선형회귀1. 선형 회귀회귀는 데이터를 이용해 입력 변수(독립 변수)와 결과 값(종속 변수) 사이의 관계를 찾아내는 방법이다. 회귀(Regression)는 데이터에서 변수들 간의 관계를 모델링하여, 독립 변수(입력 변수)를 기반으로 종속 변수(출력 변수)를 예측하는 통계적 방법이다. 회귀 분석은 주로 연속적인 값을 예측하는 데 사용되며, 머신러닝의 기본적인 지도 학습 기법 중 하나로 자리 잡고 있다. 회귀의 주요 목표는 입력 변수와 출력 변수 간의 수학적 관계를 찾아내어, 새로운 데이터가 주어졌을 때 출력 값을 정확하게 예측하는 것으로, 쉽게 말해 "입력값이 이럴 때 결괏값은 이런 경향이 있다"라는 관계를 찾아내는 것이다. 예를 들어, 공부 시간에 따라 시험 점수가 달라진..
