1강 회귀 :: Least square method optimal -> *로 표현optimization -> W0*을 뽑아내는 것 편미분원하는 변수에 대해서만 미분. 다른 것들은 상수로 취급.델타로 표현. 연쇄법칙미분을 한다고 가정할때,미분을 표현하는 식은 분수 형태임. du/du 를 곱해줌.u라는 새로운 변수를 도입을 시켜서 y에 대해서 u로 미분하고(step1), u에 대해서 x로 미분하는 것(step2)2가지 step으로 쪼개보는 것. 손실함수에 대해서 정의할 수 있어야 함. (어떤 문제를 정의하였고 어떤 모델을 정의한 이후에)문제에 대한 손실함수.회귀문제에 어울리는 회쉬함수가 존재하고 분류문제에 어울리는 손실함수가 존재함. 분류문제는 다음시간에회귀문제에서는 MSE가 쓰임 평균 제곱 오차(MSE)실..

1강 회귀 :: Linear Regression   단순선형회귀-피처의 종류가 한 개인 데이터에 대한 회귀 모델다중선형회귀-피처의 종류가 여러 개인 데이터에 대한 회귀  모델다항회쉬-독립변수의 차수를 높인 회귀 모델 ->여기서 선형이란 선형비선형이랑은 다름. 3차원으로 보면 선형이지만 2차원에서는 비선형처럼 보임.  데이터 입력을 받았을때 가장 먼저 할 수 있어야 하는 일은 피처인 x가 무엇이고 라벨인 y가 무엇인지 구분할 수 있어야 하는 것.정답지(라벨)가 실수 형태냐 범주 형태냐를 따질 수 있어야 함.실수 형태이기 때문에 회귀문제로 풀어야 함.모델에 대한 정의는 피처의 개수에 따라 결정. => 단순 또는 다항 회귀(다항 단순 선형회귀) . 피처가 x로 1개이기 때문   단순회귀라고 생각했을때.정의한 ..