밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

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󽴜󽴔󺆌󻕻󽴔󼨧󺃤󻅤󻪟󽴔󻛷󻰏󽴔󻰧󻃇

자신의 가문(

descent

)

1

을 뽐내는 사람들은,

다른 사람들에게 진 빚을 자랑하는 것이다.

- 세네카(

Seneca

)

데이터 과학을 하다 보면 특정 상황에 가장 적합한 모델을 찾아야 할 때가 많다.

여기서 ‘가장 적합한(

best

)’이라 함은 대부분 ‘모델의 오류(

error

)를 최소화하는’

또는 ‘가능도(

likelihood

)

2

를 최대화하는’ 것을 의미한다. 즉, 어떤 최적화 문제에

관한 답을 내리는 것이다.

이 말은 즉, 앞으로 여러 최적화 문제를 풀어야 한다는 것을 의미한다. 문제를

풀기 위해

경사 하강법(

gradient

descent

)이라 부르는 방법을 사용할 텐데, 이

방법은 밑바닥에서부터 구현하기도 용이하다. 엄청나게 흥미롭지 않아도 책에

서 다룰 다른 흥미로운 일들을 할 때 도움이 될 것이므로, 조금만 참고 같이 가

보자.

8.1

경사 하강법에 숨은 의미

실수 벡터를 입력하면 실수 하나를 출력해 주는 함수

f

가 있다고 해보자. 예를

들어 이런 함수가 있을 수 있다.

1

(옮긴이)

descent

에는 ‘하강하다’, ‘내려오다’라는 뜻 외에도 ‘가문’, ‘혈통’이라는 뜻도 있다. 혈통도 전해 ‘내려

오는’ 것이라고 생각하면 이 말이 어떤 의미인지 알기 쉽다.

2

(옮긴이)

likelihood

는 흔히 ...