[Python][TensorFlow] 02. 간단한 선형 회귀(Simple Linear Regression)

TensorFlow(Simple Linear Regression)

1. Regression(회귀)

   • "Regression toward the mean"

     • 전체의 평균으로 되돌아간다는 의미, 데이터가 굉장히 크거나 작은 것들이 나와도 결국에는 전체의 평균으로 돌아가려는 성질이 있다는 의미

2. Linear Regression(선형회귀)

   • 데이터를 가장 잘 대변하는 직선의 방정식을 찾는 것

   • 그래프에서 데이터들이 분포가 되어 있을 경우, 해당 데이터들을 가장 잘 대변하도록 선을 그으면 어떻게 될 것인가가 선형회귀의 핵심이다.

   • H(x) = Wx + b

   • 직선의 방정식을 구하는 방법은 H(x) - y 들의 합이 작으면 작을수록 잘 대변한다는 의미, 가설로 세운 방정식의 값과 실제 데이터의 값의 차이의 합들이 작아야한다. 즉, 비용(Cost)이 작아야한다. 이때 H(x) - y 값이 양수 또는 음수가 나오기 때문에 제곱을 해서 사용한다.

     

3. machine learning의 최종 목표는 cost를 최소화하는 것