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단순 선형 회귀 — 직선 하나로 예측하기 | ReadCode

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단순 선형 회귀

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선형 회귀(Linear Regression) 는 입력 변수 x와 출력 변수 y 사이의 선형 관계 를 찾는 가장 기본적인 지도 학습 알고리즘입니다. 핵심 아이디어: 데이터를 가장 잘 설명하는 직선 y = wx + b를 찾는 것입니다. w (가중치, weight) : 기울기. x가 1 증가할 때 y가 얼마나 변하는지 b (편향, bias) : y절편. x가 0일 때 y의 값 왜 "선형"인가? 파라미터(w, b)에 대해 선형이라는 뜻입니다 y = wx + b는 x에 대해서도 선형이고, w와 b에 대해서도 선형 비교: y = wx² + b는 x에 대해 비선형이지만, w와 b에 대해서는 여전히 선형 어디에 쓰이나? 집값 예측: 면적(x) \to 가격(y) 급여 예측: 경력(x) \to 연봉(y) 매출 예측: 광고비(x) \to 매출(y) 물리학: 훅의 법칙 F = kx (힘 = 탄성계수 \times 변위) 단순 vs 다중: 단순 선형 회귀 : 입력 변수 1개 (y = wx + b) 다중 선형 회귀 : 입력 변수 여러 개 (y = w₁x₁ + w₂x₂ + ... + b) 이 레슨에서는 단순 선형 회귀에 집중합니다. 최소제곱법(OLS)은 Gauss가 천체 궤도 추정에 처음 적용한 이래 회귀 분석의 표준 방법이 되었다 (Gauss, 1809).

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