Regression(회귀) - 텐서플로우(tensorflow)

사전적 의미

회귀, 후퇴, 되돌아간다

사용되는 의미

"Regression toward the mean" -Sir Francis Galton-

어떤 데이터가 상당히 크거나 작은 값을 가지고 있더라도

이는 전체적인 평균에 회귀하려는 특징이 있다.

Linear Regression (선형회귀)

직선의 방정식 y = ax + b (a : 직선의 기울기, b : 직선의 y절편)

Linear Regression == a와 b를 구하는것

Cost

예측데이터에서 실제데이터 값을 뺀 값.

작으면 작을수록 데이터를 잘 대변한다 == 예측에 성공했다.

Cost == loss == error 동일한 뜻으로 사용된다.

Linear Regression에서 가장 중요한것은

Cost값을 최소화 하는것.

Cost Function

 

가설함수 - 데이터 값의 부호가 음수일 경우도 있기때문에

이를 제곱한 뒤 평균값을 구한다.

 

이 Cost(W,b)함수 값이 최소가 되는 W와 b를 찾는것이 목표.