평균제곱오차1 머신 러닝 선형 회귀 (Linear Regression) #2 - 가설 함수, 평균 제곱 오차, 손실 함수 최적선을 찾기 위해 다양한 함수를 실험해 봐야 하는데. 이 시도하는 함수 하나하나를 '가설 함수' 가설 함수 표현법 = - 선형 회귀 : 가장 적절한 θ 값들을 찾아내는 것 평균 제곱 오차 오차의 값을 제곱한 후 평균을 구하면 그 값이 평균 제곱 오차(MSE) 이다. - 제곱을 하는 이유 1. 모두 양수로 만들기 위해서 2. 오차의 값을 더욱 부각시키기 위해서 평균 제곱 오차 평균을 구하는 공식 시그마 : 오른쪽 식에 i = 1 부터 i = m 까지 하나씩 대입 제곱 오차를 모두 더한 후 m으로 나눈 값 평균 제곱 오차가 크면 : 가설 함수가 데이터에 잘 안 맞다. 평균 제곱 오차가 작다면 : 가설 함수가 데이터에 잘 맞다. 손실 함수(Loss Function) - 가설 함수의 성능을 평가하는 함수 - .. 2021. 2. 1. 이전 1 다음 728x90 반응형
