linear regression1 Multiple Features in Linear Regression (= Multivariate linear regression(다변량 선형회귀)) 이번엔 선형회귀에서의 Multiple Features에 대해서 알아보겠다. 이전 포스팅들에서 언급했던 h(x)들은 사실 단일 feature, 즉, 1개의 feature만 있는 경우였다(h(x) = θ0 + θ1x). 하지만 실제 모델들은 당연히 feature가 하나만 있지 않고 무수히 많다. 그래서, Multiple Feautures인 경우에 대해 포스팅하려고 한다. (이번에도 Coursera 강의를 참고하여 포스팅합니다.) 위 표는 x를 통해 y를 예측하는 모델이다. 식을 보면, h(x) = θ0 + θ1x => 단일 feature이기 때문에 x가 하나밖에 없다. 좀 더 쉬운 이해를 위해 강의에서 한 말을 인용하면, 집의 크기(x)를 가지고 집의 가격(y)를 예측하는 모델이다. 즉, 이 모델에서는 집의.. 2020. 8. 11. 이전 1 다음