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Chapter 9. 아, 이제야 이해할 수 있다 - 회귀분석 vs. 머신러닝 전통적 회귀 방식 X = [1, 2, 3, 4, 5] Y = [1, 2, 3, 4, 5] X로 Y를 예측하는 모델 -> 단순선형회귀 => Y = X 변화 패턴에 기반해서 최적의 방정식을 찾는 것 Y = AX + B 최적의 Parameter(A, B) 값을 찾는 것 MSE를 최소화하는 LMS(최소제곱법) 데이터가 각각 백만 개라면? 오차 제곱 평균(MSE)을 다 구해서 비교 (백만 개 전부..) -> 너무 불편! 불가능! Y = AX + B - A = r·Sy/Sx - B = Y바 - A·X바 - r : 상관계수 - x : 표준편차 - X바, Y바 : 평균 => 이 공식을 이용하면 노가다 하지 않아도 공식으로 Parameter 구..