데이터 한 그릇

선형 회귀 경사 하강법 선형 회귀 딥러닝의 가장 기초적인 계산 단위 두 가지 : 선형 회귀, 로지스틱 회귀 기존의 데이터를 이용해서 하나의 직선을 그리고 이 직선을 이용해서 새로운 데이터에 대해 예측을 시도. 직선의 방향을 정하고 정확한 기울기와 절편을 구하면 됨. 최소 제곱법 기울기와 절편을 구할 때 사용. 단, 한 개의 x가 주어졌을 때 가능. a = (x - x평균)(y - y평균)의 합 / (x - x평균)^2 의 합 b = y의 평균 - (x의 평균 x 기울기 a) 이를 통해서 구한 직선이 오차가 가장 적은 예측 직선 import numpy as np x = [2,4,6,8] y = [81,93,91,97] mx = np.mean(x) my = np.mean(y) divisor = sum([(i..