계속 선형회귀 질문한 사람인데 파이썬 머신러닝 라이브러리로 구한 기울기값이랑
내가 직접 구한거랑 달라서 ㄹㅇ 마지막 질문드림
문제는 아까랑 똑같은건데 (1,2), (5,7), (8,11) 세개 점있고 y = ax+b 라고 직선하나 놓았을때
세개의 점을 y=ax+b에 대입해서 오차제곱 식을 세우면 (a+b-2)^2 + (5a+b-7)^2 + (8a+b-11)^2 이건데
저 식을 a와 b에 대해 각각 편미분하고 연립방저식 세워서 구해진 a값이
내가 구하려는 직선의 기울기 맞지??
왜 프로그램돌린거랑 틀리지 ..
맞는데 값 어떻게 나오냐? 1.2838이랑 0.6757?
ㅇㅇ 1.28 맞는데 내가 계산한걸로는 85/74 였는디 내가 잘못계산한건가? 두번 계산해봐도 85/74인데
손계산 했는데 똑같이 나오
95/74 나온다
그럼 내잘못이네 여튼 감사요..
아 내가 계산 어디서 실수햇는지찾음.. 여튼 오늘 ㄱㅅㄱㅅ
375 -280 = 95
ㅇㅇ 여기부분이엿음..
아 근데 머신러닝 쪽 현직자니까 질문하나만 할게 linear regression 부터 random forest svm k means knn 등등 기초머신러닝에서 가장 좋아하고 많이 쓰는거 하나만 고르면 머임?
Linear regression 이 짱이지. 심플 이즈 베스트. 그 다음으로는 랜덤 포레스트? 트리 모양이니까 결과 이해가 쉬움.
근데 난 머신러닝쪽보다는 통계분석쪽이라 예측력보다는, 해석이 쉬운걸 중요시함
근데 linear regression에서 유튜브 강의 보니까 구간추정, 점추정 등등 뭐 더 있던데 이런것도 현직에서 고려하면서함? 아님 여태까지 안 미분으로 최소값 오차 구해서 직선 세운다정도까지만 알면 댐??
통계쪽이면 구간 추정 중요함. 보통 파라미터랑 95% 신뢰구간, p value 제시하거든.
감사감사
어떤 현직인지는 모르겠는데, 실무에서는 파라미터 구하는 방법은 별로 관심없지. 미분이고 뭐고 필요없고 결과 나오는 코드가 중요할듯?