Multiple Variables1 Gradient Descent for Multiple Variables (다변량에서의 경사하강법) 이번 포스팅에서는 많은 변수에 대한 경사하강법(Gradient Descent), 즉, feature가 여러 개 있는 경우의 경사하강법에 대해 알아보겠다. 이전에 포스팅했던 경사하강법은 feature가 하나인 경우만 다뤘지만 저번 포스팅에서도 말했듯이 feature가 하나인 경우는 거의 없기 때문에 여러 feature인 경우에는 어떻게 되는지 보도록 하자. 사실 크게 다르지는 않다. 먼저 이전 포스팅에서 봤던 식들을 복습해보자. 위 그림에도 나와있듯이 feature가 여러 개인 경우는 hθ(x) = θ^T * x = θ0 + θ1*x1 + θ2*x2 + ... + θn*xn로 쓸 수 있다고 했다. 또한 Paramameters도 여러 개(θ0, θ1, ..., θn)이지만 이를 n+1차원의 가중치(weigh.. 2020. 8. 22. 이전 1 다음
