[목차]

1. 회귀 소개
2. 단순 선형 회귀
3. 경사하강법
4. LinearRegression
5. 다항 회귀의 과대/과소적합
6. 규제선형모델

1. 회귀 소개

회귀분석 : 데이터 값이 평균과 같은 일정한 값으로 돌아가려는 경향을 이용한 기법

ex) 사람의 키는 평균 키로 회귀하려는 경향을 가지고 있어서 세대가 지날 수록 평균 키가 커지는 것

선형 회귀식 Y = W1X1 + W2X2 + W3X3 + ... WnXn

Y는 종속 변수 , X1,X2, ... Xn 은 독립변수 , W1,W2, ... Wn 은 독립변수 값에 영향을 미치는 회귀계수

→ 머신러닝 회귀 예측의 핵심은 주어진 피처 ( 독립변수 ) 와 결정 값 ( 종속변수 ) 데이터 기반에서 학습을 통해 최적의 회귀계수를 찾아내는 것이다.