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Linear Regression, 즉 선형 회귀는 지도 학습에 대한 아주 단순한 접근이다. 예시를 통해서 한번 살펴보겠다. 위 데이터는 Advertising data set이다. 200개의 시장에서 특정 매체를 통해 광고를 했을때 나온 판매량의 데이터이다. 여기에서 목표는 3가지 매체를 사용하여 홍보를 했을때 나오는 판매량을 효과적으로 예측하는 모델을 구축하는 것이다. 사실 TV Raw data를 제외하고는 데이터셋만 확인해서는 관계를 확인하기가 어렵다. - Simple Linear Regression 선형 회귀는 단일 예측 변수 X를 기반으로 양적 응답 변수 Y를 예측하는 간단한 방법 중 하나로 X과 Y사이에 선형 관계가 있다고 가정하고 데이터 포인트에 있는 예측 값과 실제 값 사이의 제곱 차이의 합을..

-Solving Linear Equations linear equation은 보통 다음과 같이 나타낸다. 이 방정식도 행렬-벡터 곱으로 나타내어질수가 있다. 예를 들어 한 방정식이 있다고 하자 이런 방정식을 해결하려면 역행렬 계산: 양쪽변에 역행렬을 곱해준다 - Markov Chain: 이산 시간 확률 과정이다. 미래를 예측하기 위한 일종의 조건부 확률로 이루어진 모델링. 각 시점의 사건확률은 이전 시점의 사건에 의해서 결정이 된다. transition matrix: Transition matrix(전이 행렬)는 상태 공간에서 상태가 다른 상태로 전이할 확률을 나타내는 행렬이다. 전이 행렬은 마코프 체인(Markov Chain)이나 상태 공간 모델(State Space Model)과 같은 확률적인 시스템..