[요약] 핸즈온 머신러닝 - 04. 모델 훈련 선형 회귀 정의 선형 회귀 모델의 예측 정의 ˆy=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn=∑ni=0θixi=hθ(x)=Θ⋅x ˆy = 예측값. xi =i 번째 특성 값. 단 x0=1. θi =i 번째 모델 파라미터. θ0 은 편향 또는 bias 라 부른다. hθ(x) = 가설함수. 벡터 표현 머신러닝에서는 계산의 편의를 위해 변수를 열벡터로 나타낸다. 따라서 모든 훈련 세트 X 에 .. 개발/머신러닝 2022.05.06