경사하강법
다중차원 선형모델 직접 구현
저번 글에서 간단한 선형 예측 모델을 직접 구현해 봤는데, 이번에는 다중차원일 경우에 어떻게 모델을 구현할지 알아보겠다. 해석해를 통한 방법과 경사하강법을 통한경우를 둘다 직접구현해 보았다. 수식적인 공식을 보고 직접 코드를 구현해 봐서 좋은코드는 아닐지 몰라도 원리는 들어가 있을꺼라 생각한다. 이전에 1차원인 경우에는 예측모델이 ax + b라는 말을 한적이 있는데, 그렇다면 2차원인 경우에는 어떨까 ax^2 + bx + c 일까? 그렇지는 않다. 우선 2차원이라는 표현도 맞긴 하지만 입력이 2개 이상으로 오는 경우라고 생각하면 좋을 것이다. 조금 쉽게 생각하여 키와 몸무게를 가지고 나이를 맞추는 모델을 구현해본다고 생각해보자. 키,몸무게 2개의 다른 요소가 입력으로 주어지고 이를 통해 나이를 맞추기 때..
경사하강법 직접구현
오늘은 경사하강법을 직접 구현해보겠다. 학교 과제로 진행하게 되었지만 정리할겸 글을 남긴다. 모델은 간단한 선형 모델을 만들어보는걸 목표로 할 것이다! 14.3,21.6 5.3,11.2 9.2,19.1 11,21.1 9.9,18.1 14.9,23.3 11.6,21.9 8,17.4 13.1,22.5 14.8,23.2 5.7,12.5 8.2,16.6 7.2,15.2 10,18.7 9.1,17.2 13,21.6 10.3,19.3 5.9,12.2 6.1,12.8 15,22.4 10.3,21.3 15,21.6 11.3,22.1 8,16.4 11.8,22.4 테스트 케이스는 위와 같다. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력이다. 편의상 출생 개월과 키라고 가정해 보자. 위 테스트 케이스를 csv파일로 저장한다음, numpy..