CS/기계학습심화
[기계학습심화] 2. 선형 회귀 & 경사하강법
지난 글에서 기계학습의 개요를 정리하면서, 기계학습은 입력 데이터의 분포를 잘 설명하는 함수(모델)를 찾는 과정이라고 정리하였다.이번 글에서는 가장 간단한 모델인 선형 회귀와 해당 모델을 학습시키는 경사 하강법에 대해서 정리해본다. 지난 글에서 본 것처럼 컴퓨터가 인식하는 '데이터'는 숫자의 묶음이다.이미지의 경우에는 RGB 3개 숫자 데이터의 2차원 묶음 (따라서 결과적으로는 3차원 배열) 이다.만약 이 이미지의 크기가 50 픽셀 x 50픽셀 이라면, 50 x 50 x 3 = 7500 개 숫자들의 배열이 된다.그리고 이 숫자들을 7500 x 1 크기의 행렬로도 표현할 수 있다. 이 행렬은 수학적으로 7500차원 좌표계 위에 있는 하나의 점으로 생각할 수 있다.또 다른 50픽셀 x 50픽셀 이미지들을 ..
