1-1. 선형 회귀(Linear regression)

우리는 일상 속에서 '선형 모델'을 쉽게 찾아볼 수 있다. 나이에 따른 성인병 발병확률이나, 소득과 비만율과의 상관지수 등이 그 예가 될 수 있다. 선형 회귀(Linear regression)는 이러한 선형 모델을 분석하기 위한 방법으로, 여러 샘플 입력(X)와 그에 대한 결과값(y)가 주어졌을 때 이 데이터셋(dataset)을 분석하여 해당 데이터가 어떤 양상을 띠는지 선(line)으로서 추정하는 모델이다. X = 2*np.random.randn(50,1) y = 4 + 3*X + np.random.randn(50,1) plt.scatter(X,y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.show() 1의 mean 값을 가지는 50개의 Gaussian Distribution 난..

2021.04.26