머신러닝은 크게 세종류로 나눠진다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 세 종류가 있으며 지도 학습은 분류와 회귀로 나눠진다. 이번 포스팅에서는 지도 학습의 회귀에 대해 알아보자. 회귀 연속적인 숫자를 예측하는 것을 말한다. 분류보다 회귀를 많이 사용하며, 오랜 기간 현대 통계학에서 발생되어 다양하게 이용되는 학문 분야이다. 선형 모델 (Linear Model) 데이터가 있을 때 가장 잘 설명할 수 있는 선을 찾는 방법 입력 특성에 대한 선형 함수(예측값)을 만들어 예측을 진행한다. 다양한 선형 모델이 존재한다. 분류와 회귀에 모두 사용 가능하다. 선 하나하나가 예측 값이 된다. 선형 함수 = 예측 값 회귀 계수 (W,b) w : 가중치(weight), 계수(coefficient) b : 편향(bias..
