북극곰의 개발일기

모두를 위한 딥러닝 lecture 4 - 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression





posted by purplebeen on Mon Jan 28 2019 21:01:19 GMT+0900 (KST) in AI


Linear Regression을 위해 필요한 3가지

  • Hypothesis
  • Cost function (loss function)
  • Gradient descent algorithm

여러개의 인풋으로 하려면?

ex)

x1(quiz 1) x2 (quiz 2) x3(miterm1) Y (final)
73 80 75 152
93 88 93 185
89 91 90 180
96 98 100 196
73 66 70 142

Hypothesis

H(x1, x2, x3) = w1 * x1 + w2 * x2 + w3 * x3

Matrix

w1x1 + w2x2 + w3x3 + ... + wnxn

matrix의 곱셈을 사용하면 된다.

H(X) = XW