03 머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치예측(2) 03-2 경사 하강법으로 학습하는 방법을 알아봅니다 선형 회귀의 목표는 입력 데이터(x)와 타깃 데이터(y)를 통해 기울기(a)와 절편(b)를 찾는 것이었습니다. 즉, 산점도 그래프를 잘 표현하는 직선의 방정식을 찾는 것이 회귀 알고리즘의 목표였습니다. ··· 경사 하강법(gradient descent)이 바로 그 방법 중 하나입니다. 경사 하강법 : 기울기를 사용하여 모델을 조금씩 조정하는 최적화 알고리즘 y' = wx+b w는 기울기이므로, ceteris paribus 하에서 w와 y'의 관계는 아래와 같다. w가 양수일때, (w, y')평면에서 우상향 w가 음수일때, (w, y')평면에서 우하향 따라서, 어떤 경우라하여도 w에 w_rate를 더해준다..