금융덕후

머신러닝 본 포스팅은 Andrew Ng교수의 Machine Learning 코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/machine-learning 다중 선형 회귀 기존의 선형회귀에서는 하나의 입력 x값과 예측값 y값이 존재했다. 집값 예측 예제로 다시 돌아가보자. 현실 세계의 문제에서는 집의 크기만이 집값을 결정하지 않는다. 아래의 표를 보면, 집값은 크기 외에도, 방의 숫자, 층의 숫자, 연식 등의 정보들이 모두 가격에 영향을 줄 수 있다는 것을 보여준다. 앞선 포스팅에서 이야기 하였듯이, 이런 여러 변수들을 $x_{1}, x_{2}, x_{3}$와 같은 방식으로 표기하도록 하겠다. 몇가지 변수들을 더 정의해보면: n은 특성의 갯수를 의미한다. 위의 예제..

머신러닝 본 포스팅은 Andrew Ng교수의 Machine Learning 코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/machine-learning 비용함수 다음과 같은 학습데이터가 있고, 가설함수가 있다. 이 때, θ는 파라미터, 즉 매개변수라고 한다. 이 매개변수들은 어떻게 결정될까? 가설함수 h0(x) = θ0 + θ1x 에 대해서 다음의 값들을 대입했을때: h(x) = 1.5가 된고, 가로의 직선이 된다. 같은 가설함수에 대해서 다음의 값들을 대입했을 때: h(x) = 0.5x가 되고, 대각선의 직선이 된다. 선형회귀 선형회귀는 다음과 같은 데이터에 가장 알맞는 직선, 즉 θ0 과 θ1 를 찾아내는 것이다. 이 때 이 직선은 학습데이터 (x,y)에 대..

머신러닝 본 포스팅은 Andrew Ng교수의 Machine Learning 코세라 강좌를 정리한 내용입니다. https://www.coursera.org/learn/machine-learning 복습 지도학습이란, 데이터셋에 대한 "정답" 즉 x값(혹은 여러 x값들, x1 x2 x3 …)에 대한 y값이 주어지고, 그 데이터셋을 학습하는 것이다. 회귀문제 연속적인 데이터에 대해서, 새로운 데이터 (x값)이 들어왔을 때, 실제 값(y값)을 예측하는 문제 집값예측 예제) 다음은 오레간주 포트랜드의 집값 데이터이다. X축에는 집의 사이즈가, Y축에는 집의 가격이 $1000 단위로 나와있다. 학습데이터 지도학습에서는 학습데이터, 즉 Training data가 주어진다. 이 문제에서의 Training data는 실..