...는 긔엽긔


푸갤이야기)

수학적인 방식으로 간단한 경우만 설명하자면

입력값인 독립변수 y에 대한 종속변수 X의 관계를 찾아내는 것을 선형 회귀라고 부름 ㅇㅇ


한국어로 표현하자면

입력값이 (x,y)가 졸라게 쳐들어오는데, 뻔하지만 x랑 y랑 쿵짝쿵짝하는 사이임 ㅇㅇ

이 선형회귀 알고리즘에 이 데이터를 던져주면 알아서 어떻게 둘이서 떡을 쳐먹는지 대략적으로 계산해서 뱉어줌.


결과적으로 x와 y의 관계를 x = a + b y + c y^2 + ... 라고 했을 때 선형회긔는 a,b,c,...를 알아서 계산해줌.


참고로 결과값의 최적화를 위한 방법을 정해야하는데

일반적으로 LSQ(Least SQuares)가 가장 보편적으로 쓰임.

오차값을 제곱을 한 합을 최소화시켜서 최적값을 찾는 방식임 ㅇㅇ

실제 데이터 x랑 예측값 X(y)가 있을 때 sigma (X(y) - x)^2 를 최소화 ㅇㅇ

(참고로 궂이 제곱을 하는 이유는 (1) 안하면 오차가 음수값일 때 오차가 사라져버림 (2) 절대값을 합하는 것과 비교하자면, 큰 오차값에 대해서 디메리트를 줄 수 있는 장점이 있음.)

경우에 따라 별 잡것들이 다 쓰이긴 하는데, 통계학 안할꺼면 걍 신경꺼.