개발자를 위한 필수 수학

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장

선형 회귀

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선형 회귀

데이터 분석에서 가장 실용적인 기법 중 하나는 관측된 데이터 포인트를 통과하는 직선을 그려

서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 보여주는 것입니다.

회귀

regression

는 관측 데이터에서 어떤 함

수를 훈련한 다음 새로운 데이터에 대한 예측을 만드는 방법입니다.

1

선형 회귀

linear

regression

는

관측 데이터에 맞는 직선을 훈련합니다.

2

이를 통해 변수 간의 선형 관계를 보여주고 새로운 데

이터에 대한 예측을 만듭니다.

선형 회귀에 대한 설명을 읽는 것보다 그림을 보면 더 이해하기 쉽습니다. [그림

5

-

1

]은 선형

회귀의 예시입니다.

1

옮긴이_ 머신러닝의 지도 학습(

supervised

learning

)은 크게 회귀와 분류로 나뉩니다. 회귀는 임의의 실숫값을 예측하고 분류는 일련의

범주 중 하나를 예측하는 작업입니다. 지도 학습 알고리즘 중에는 어떤 함수의 형태를 훈련하지 않는 방법도 있습니다.

2

옮긴이_ 입력 변수가 하나일 경우 선형 회귀는 직선의 방정식을 훈련합니다. 입력 변수가 두 개면 평면의 방정식을 훈련하고 세 개 이상

이면 초평면(

hyperplane

)의 방정식을 훈련합니다.

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개발자를 위한 필수 수학

그림

5-1

관측 데이터에 직선을 맞추는 선형 회귀의 예시

선형 회귀는 데이터 과학과 통계학의 핵심입니다. ...