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Linear Regression Linear Regression 은 우리 말로 선형 회귀(?) 라고 하는데 별로 와닿지 않습니다.간단히 말하면, Linear Regression이란 어떤 두 개의 변수 사이의 선형 상관관계를 모델링하는 것입니다.Andrew Ng이 말했던 집 값의 상관관계를 예로 들어 보겠습니다. 일반적으로 집의 크기가 클 수록 가격이 높게 나타납니다.위의 그래프와 같은 데이터가 있다면 상관관계를 우측 상향하는 직선으로 표현할 수 있습니다.그렇다면 저 직선은 어떻게 해야 정확하게 그릴 수 있을까요?(직선을 정확하게 그린다는 말은 실제와 비슷한 예측모델을 만든다는 말을 의미합니다) 바로 경사하강법(Gradient Descent)을 통해 조정할 수 있습니다. Gradient Descent Gr..

머신러닝의 배경 올해의 가장 핫한 IT 키워드는 바로 머신러닝 (Machine Learning) 입니다.전문가들은 알파고와의 바둑 대전을 보며앞으로 인공지능 시대가 올 것이라고 예측하고 있습니다. 사실 머신러닝, 인공지능 개념은 예전부터 존재했지만 발전이 없었으며 소수에 연구원들에 의한 주제였기에 대중화 될 수 없었습니다.하지만 빅데이터 확보, CPU 성능향상, 오픈소스 프로젝트로 인해많은 개발자들이 인공지능 연구에 참여하게 되었습니다.앞으로 발전속도는 더 빨라질 것이며 나중에는 API를 가져다 쓰는 것만으로도 구현할 수 있게 될 것입니다. 머신러닝의 개념 머신러닝이란 어떠한 입력(Input)이 들어왔을 때 알고리즘을 통해 출력(Output)해주는 모듈(예측모델)을 구현하는 것을 말합니다. 사진을 보시면..