[ML] Linear Regression 정리

Linear Regression(선형 회귀)는 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 직선 형태로 모델링 하는 기법이다. y = wx + bw: (weight)b: (bias)기본 식은 위와 같다고 볼 수 있지만, feature의 수가 늘어나면 다차원 형태의 식이 될 수도 있다.weight는 각각의 feature의 importance에 따라 값이 달라지기 때문에 feature의 값 만큼 weight의 개수도 달라진다.여기서 우리는 최적의 weight 값을 찾는 것을 목표로 모델 학습을 진행한다. 그렇다면 Linear Regression을 어디에 쓸 수 있을까?예를 들면 공부 시간과 내 시험 점수, 집 평수에 따른 월세 가격, 나이에 따른 실업률 추정 등등이 Linear Regression의 예시가 될 수 ..

2025.05.27