개발자를 위한 필수 수학

179

5

장

선형 회귀

sum_of_squares

+=

residual_squared

print("제곱 합= {}".format(sum_of_squares))

# 제곱 합 = 28.096969704500005

다음 질문으로 넘어가보죠. 사이킷런과 같은 라이브러리를 사용하지 않고 제곱 합의 최솟값을

만드는

m

과

b

를 어떻게 찾을 수 있을까요? 다음 절에서 살펴보겠습니다.

5.3

최적의 직선 찾기

이제 데이터 포인트에 대한 직선의 품질을 측정하는 방법인 제곱 합을 알았습니다. 이 수치가

낮을수록 더 잘 맞는 직선입니다. 그럼 최소 제곱 합을 만드는

m

과

b

값은 어떻게 찾을까요?

주어진 문제를 푸는 값을 찾는 데 사용할 수 있는 몇 가지 검색 알고리즘이 있습니다. 한 가지

방법은 무차별 대입

brute

-

force

방식을 사용해

m

과

b

값을 무작위로 수백만 개 생성한 후, 최소 제

곱 합을 만들 수 있습니다. 하지만 이 방법은 적절한 근삿값을 찾는 데 아주 많은 시간이 걸리

기 때문에 실용적이지 않습니다. 조금 더 친절한 방법이 필요합니다. 이번 절에서는 다섯 가지

기법인 닫힌 형식 방정식, 역행렬, 행렬 분해, 경사 하강법, 확률적 경사 하강법을 소개합니다.

부록

A

.

7

절에서 소개하는 언덕 오르기

hill

climbing

와 같은 다른 검색 알고리즘도 있지만 여기서는 ...