Linear Regression

Linear regression with one variableModel representationm = 훈련 데이터 개수, x = input 변수 (features), y = output 변수 (target 변수) Cost function비용 함수 J를 최소화 해야 함.Gradient DescentLearning rate α가 너무 작으면, gradient descent는 느릴 수 있음.Learning rate α가 너무 크면, gradient descent는 최소값을 overshoot하여 수렴에 실패할 수 있음. Learning rate α 값만 수정해도, local minimum에 수렴하도록 할 수 있음. Linear regression with multiple variableModel repres..

2024.06.16