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선형 회귀: 종속 변수 y" data-og-host="ewhacse.tistory.com" data-og-source-url="https://ewhacse.tistory.com/52" data-og-url="https://ewhacse.tistory.com/52" data-og-image="https://blog.kakaocdn.net/dna/b7jJVs/hyZNi8tQcn/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAC8GVVFAyGo9X8crCnxCcwUV58JH9ADyaqxyB3aNlYO3/img.png?credential=yqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8&expires=1764514799&allow_ip=&allow_referer=&signature=pgFErHRQuThxC8n8Cw0lYef1Rnc%3D

GDGoC AI 1팀의 1주차 학습 내용은 선형 회귀입니다. 아래는 앞으로 스터디 계획입니다. 1. 개념 - 무엇을 하는 알고리즘인가?목적입력값 x로부터 연속적인 출력값 y를 예측-> 선형 회귀: 종속 변수 y와 하나 이상의 독립 변수 x의 선형 상관 관계(linear relationship)를 모델링하는 방법예를 들어, 주택 가격, 기온, 판매량 등과 같은 연속된 값을 예측할 수 있다.수학적 표현 w: 변수의 가중치(기울기), 각 데이터 포인트와 이에 대한 타겟변수(label값)인 y를 추정해서 연관시켜주는 가중치(weight) x: 독립 변수, 다른 변수의 값을 변하게 하는 변수y: 종속 변수, 변수 x에 의해서 값이 종속적으로 변하는 변수. 예측값 (prediction) b: 절편(bias) 회귀 ..

사실 Fact 1. NumPy; 수치 연산(다차원 배열, 행렬 연산)패키지 불러오기import numpy as np 배열 생성하기a=np.array([1,2,3]) #1차원 배열b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #2차원 배열c=np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]) #3차원 배열*대괄호 수 유의결과 화면 다차원 배열의 속성print(a.shape)print(a.ndim)print(a.dtype)print(a.itemsize)print(a.size)a.shape배열의 형태(차원별 크기)를 튜플로 반환 (예: (3, 4) → 3행 4열)a.ndim배열의 차원 수 (스칼라=0, 벡터=1, 행렬=2, 텐서=3 이상)a.dtype배열 원소의 데이터 타입 (예: ..