아무거나

Linear Regression란 Linear는 직선, Regression은 회귀 즉, 단어의 뜻을 그대로 이해하면 이름 그대로 이해하면 된다. 예를 들어 기계가 학습을 하기 위해선 하기와 같은 데이터가 필요하다. x(hours) y (score) 10 90 9 80 3 50 2 30 여기서 우리가 최종적으로 원하는 목표는 score이다 이와 같은 데이터는 score의 값이 다양하다. ( ex: 0 ~ 100 점대로 다양함) 이러한 것들은 영역이 넓기 때문에 이런 유형의 예측을 하는 것을 supervised 중에 regression이라고 한다. 만약, 위 데이터를 regression 모델에 학습을 시키고 나서, x로 8을 regression 모델에 입력하면 70 정도의 값이 출력 될 것이다. 이러한 과정..