머신러닝딥러닝1 선형 회귀(단순 선형/다중 선형) 1. 단순 선형 회귀단순 선형회귀는 학창시절 배웠던 1차 함수와 비슷하다고 생각하시면 됩니다.$$ Y = \beta_1 x_1 + \beta_0 $$$$ Y = ax + b $$둘을 비교해보면 간단합니다. 앞으로는 기호들을 아래와 같이 부를 예정입니다.$$ \cdot\, \beta_0 : 절편(intercept) $$$$ \cdot\, \beta_1 : 기울기(coefficient)$$ 단순 선형 회귀는 독립 변수(x)가 1개, 종속 변수(y)도 1개 입니다. 2. 다중 선형 회귀다중 선형 회귀는 독립 변수(x)가 여러(n)개, 종속 변수(y)는 1개 입니다. $$ Y = \beta_n x_n + \cdots + \beta_1 x_1 + \beta_0 $$ 위와 같은 모양으로 생겼습니다! 0을 제외한 나.. 2025. 1. 20. 이전 1 다음
