1. 선형 회귀 분석 딥러닝을 이해하기 위해서 먼저 가장 기본적 계산 원리 선형 회귀와 로지스틱 회귀에 대해서 이해해야 한다. 1. 선형 회귀의 정의 어떠한 변하는 정보의 값 x와 x에 값에 따라 변하는 y가 있다고 하자. 여기서 독립적으로 변하는 값 x를 독립 변수 그리고 독립 변수의 값에 따라 종속적으로 변하는 y를 종속 변수라고 한다. 선형 회귀(linear regression)란 독립 변수 x를 사용해 종속 변수 y의 움직임을 예측하고 설명하는 작업을 의미한다. 독립 변수가 x 하나뿐이기에 x1, x2, x3 등 x의 값을 여러개 준비해 뒀을 수도 있는데, x의 값 하나로 y를 설명할 경우 단순 선형 회귀(simple linear regression) x1, x2, x3 처럼 여러개의 x 값으로 ..
