목차 이번 포스트에서는 선형회기의 Gradient 구하는 방법을 수식으로 전개해보겠습니다. 선형회기 Gradient 수식 풀이: 선형회기식 선형 회기란 위 그래프와 같이 데이터가 주어져있을 때 데이터 셋을 대표하는 모델링을 하는 것입니다. 위와 같은 모델은 수식1과 같이 간단한 1차원 수식으로 전개 됩니다. 이때 베타 파라미터(parameter) 값을 찾는 것이 선형회기 이론입니다. 위 수식은 하나의 입력에 대한 출력이고 다차원으로 가면 아래와 같이 수식을 쓸 수 있습니다. 위와 같은 수식을 Linear Regression Hypothesis라고 합니다. 선형회기 Gradient 수식 풀이: Cost Function & Gradient Loss 함수 또는 Cost 함수는 수식2의 예측 값의 오차가 얼마나..
