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Chapter 10. 예측 모델 만들기 실습(1) - 전통적 방식의 선형 회귀 모델 실습 준비 - 크롬 브라우저 사용 - 구글 로그인 필요 (안그럼 중간에 오류 발생) - "파일 > 드라이브에 사본 저장" -> 자신의 구글 드라이브에 저장됨 전통적인 선형회귀 코드 선형회귀 : 최소제곱법(LMS) 이용 단순선형회귀 코드를 실행하면 어떤 결과가 나올까? -> 기울기와 Y절편 실습 내용 #import libraries : 라이브러리 추가 #샘플데이터, 결과는 뭘로 예상됩니까? : 데이터 지정. A, B의 상관 = 1 Y = X #선형회귀 결과 : 선형회귀 실행 linregress = Linear-regression #시각화 : 그래프를 그리고 출력 결과 확인 - LinregressResult : 선형회귀 결과..

Chapter 8. 예측을 해보자(3) - 회귀의 종류 Simple vs. Multiple regression 온도로 아이스크림 판매량 예측하기 - 온도(X, Input) - 아이스크림 판매량(Y, Output) - Y = AX + B 온도(X₁), 습도(X₂)로 아이스크림 판매량(Y) 예측 - 온도(X₁, Input₁) - 습도(X₂, Input₂) - 아이스크림 판매량(Y, Output) - Y = AX₁ + BX₂ + C - A, B, C 모두에 대한 최적의 값을 찾아야 함 Input 변수 1개 : 단순회귀(Simple regression) Input 변수 2개 이상 : 다중(중다)회귀(Multiple regression) 예측값에 영향을 미치는 변수들이 엄청 많을텐데 그 변수 다 집어넣으면 더 좋..