David의 개발 이야기!

금번 포스팅에서는 Linear Regression 에서, bias 가 있을때를 구현해본다. 큰 개념은 앞 포스팅과 동일하다 2023.07.14 - [인공지능공부] - Linear Regression 바닥부터 구현하기 ( bias 없을때 ) Linear Regression 바닥부터 구현하기 ( bias 없을때 ) 이런 문제를 해결하기 위해, Linear Regression 을 공부해보자. 우선 이번 포스팅에서는, Linear Regression 을 바닥부터 손수 구현해보고자 한다. 1. 주어진 데이터 시각화하기 import matplotlib.pyplot as plt X = [ david-kim2028.tistory.com 다만 bias 가 생겼기 때문에, bias 를 기준으로 편미분 하는 로직이 추가 되..

이런 문제를 해결하기 위해, Linear Regression 을 공부해보자. 우선 이번 포스팅에서는, Linear Regression 을 바닥부터 손수 구현해보고자 한다. 1. 주어진 데이터 시각화하기 import matplotlib.pyplot as plt X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] Y = [25000, 55000, 75000, 110000, 128000, 155000, 180000] plt.plot(X, Y) plt.scatter(X, Y) 2. Linear Regression 이해하기 왼쪽 수식을 아래 코드상 get_gradient_using_deriative(self, X, Y) 로 구현 3. Linear Regression 코드로 구현해보기 # 가설 모델(학습 시킬 대상) c..

Multiple Linear Regression 다중선형회귀모형에 대해 알아보고, 스타트업 수익조건 을 만들어보자! 1. Importing the libraries 2. Importing the dataset 3. Encoding the categorical data 4. Splitting thd dataset into the Training set and Test set 5. Training the Multiple Linear Regression model on the Training set 6. Predicting the Test set results 1. Importing the libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib ..