170222(수) - 02. Linear Regression

02. Linear Regression

(DATA)

X    |    Y

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1         1

2         2

3         3

Linear Regression

X를 집어넣어 Y를 예측 해낸다.

1차 함수적인 데이터 예측값이 나오게 학습

H(x) = Wx + b

Which hypothesis is better?

Cost function(Lost function)

우리가 세운 가설과 결과값이 얼마나 다른지 계산

(H(x) - y)^2

-, +에 상관없이 계산 가능하고 distance가 클 때, 더 패널티를 줄 수 있다.

m = 데이터의 개수

Goal : 가장 적은 cost를 가지는 W와 b를 구하는게 Linear Regression의 학습