※ 학습자료 정리한 내용입니다. 19차시 선형회귀분석_머신러닝파트앞에서 배운 통계파트의 선형회귀분석과 접근방식,관심사가 다름. 정확히 딱 분류되어 학습하기! - 선형회귀분석 1) 독립변수 X로 종속변수Y를 설명할 때, 선형 관계인 경우 2) 독립변수 X가 여러 개일 수 있다 - 선형회귀분석 머신러닝에서는 통계학적 가정(선형성, 정규성, 등분산성, 독립성)이 없음- 대신, 머신러닝에서도 데이터를 보고 절편, 기울기를 구할 수 있어야 함 선형모델의 핵심은 실제 값($y_i$)과 모델이 예측한 값($\hat{y_i}$)사이의 오차를 최소화하는 것이다.오차는 MSE(Mean Squared Error) 로 측정한다.MSE: 실제 값과 예측 값 간의 차이의 제곱의 평균 머신러닝에서는 미분을 통해 MSE의 ..
