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Linear Regression (선형회귀) 수식 미분으로 한 번에 구하는 방법 sum of squared error를 최소화 하기 위해 미분하여 얻은 최소화 된 식은 y = Xb (Xt)y = (Xt)Xb[(Xt)X]^(-1)(Xt)y = [(Xt)X]^(-1)(Xt)Xb [(Xt)X]^(-1)(Xt)y = b 즉, 주어진 데이터 (x,y)만 있으면 위 수식으로 한 번에 파라미터(beta값 ==기울기) 를 계산할 수 있음 계산이 끝나면, 그 파라메터로 테스트 데이터에 적용하여 예측값 ^y 생성이 가능함 Iterative(반복 수행) 방법으로 학습하는 방법 데이터 (각각 (x,y)값으로 취급) (2,5), (3,7), (4,9), (5,11) 선형 모델 가정하기: ax+by+c=0 (파라메터: a,b,c..