체인의정석

회귀 중 특성이 하나인 회귀는 선형 모델을 일차 함수를 생각하면 됩니다. y=ax+b 에서 y는 예측값이 되게 됩니다. 이떄 a와 b는 모델이 학습할 파라미터 입니다. 한마디로 a와 b의 값을 적절히 조절해 가며 정답에 가까운 파라미터를 고르는것이 머신러닝이라 할 수 있겠습니다. 여기서 a는 기울기 입니다. 특성이 많아지게 되면 각각 입력 특성 x에 따라서 가중치 a를 곱한만큼에 b라는 값을 더한만큼이 예측값으로 나오게 됩니다. mglearn.plots.plot_linear_regression_wave() 회귀를 위한 선형 모델에서 특성이 하나일땐 직선, 2개일때는 평면, 3개 이상일때는 초평면이 되게 됩니다. K이웃근접법과 비교해 보았을때 선으로 분류하는것은 매우 단순해 보이지만 특성을 많이 넣게 되면..