Coursera-Supervised Machine Learning: Regression and Classification (3)

Linear regression model

주어진 data를 직선적으로 분석하여 예측을 진행하는 model이다.

위와같이 data들의 경향성을 선형적으로 분석하여 분석하는 방법이다.

 

 

Terminology

Training set: Data used to train the model

Notation: x = "input" variable feature

y = "output" variable, "target" variable

m = number of training example

 

 

features와 targets이 매칭이 되어있는 training set을 통해 학습하여 model f를 만들어내고 해당 model에 x라는 feature을 입력하면 예측값인 y-hat이 출력이 된다.

 

Univariate linear regression model(Linear regression with one variable) f는 f(x) = wx+b와 같이 표현된다.