ML을 해보자 :선형모델 수학 편(보통 최소 제곱)

이번엔 선형모델 수학편(보통 최소 제곱)을 해보려고 합니다

아 참고로 코드부분은 머신러닝 카테고리에서 찾아주세요(모든 자료는 사이킷런 튜토리얼에서 가져왔습니다) 

 

보통 최소 제곱에 관한 수학을 공부해보려는데요

 

별로 특별하게 어려운 부분이 없을거라 생각합니다

 

먼저 선형모델 기본 수학은

목표 값이 피처의 선형 조합 일 것으로 예상되는 회귀를위한 일련의 방법을 선형모델이라고 합니다. 

 

수식으로 표기하면 (y는 예측값입니다)

이렇게가 되겠네요 

 

보통 최소 제곱 모델은 

선형 모델에서 계수가있는 선형 모형에 적합 가중치 데이터 세트에서 관측 된 목표와 선형 근사로 예측 된 목표 사이의 잔차 제곱합을 최소화합니다.

수식으로 나타내면

 

 

로 나타낼 수 있겠내요

 

천천히 차차 알아갑시다 (오류가 있을시 언제든지 댓글로 알려주세요)