(23.03.17) suervised learning, 기계학습의 대표적인 방법인 linear regression 을 정리해보았다. linear regression 관련된 코드 구현 > hypothesis 가설 함수를 세우고 (parameter) , loss function을 세운다. 기본적인 가설함수로는 parameter가 2개인 일차함수 형태가 있다. loss function은 주로, 예측값과 실제값 차이의 제곱을 계산하는 함수로 둔다. (mean square loss) > loss function의 기울기를 계산하여 loss function을 최소화하는 지점을 찾고자 gradient descent 기법을 사용한다. > loss function을 최소화하는 parameter를 찾아 데이터를 가장 잘 ..