지도학습에서 우리는 맞는 정답을 가진 데이터로 학습하는 linear regression model로
집값을 예측하는 것을 공부했었다. (그리고 지도학습 중 classification은 카테고리나 가능성 있는 작은 범위 숫자 내에서 예측하는 일을 했었다.)
그리고 linear regression model로 그린 그래프는 각각의 x,y축이 data table로 정리될 수 있고 여기서
data set을 두가지로 나눠볼 수 있다.

training set : dataset 중 모델을 훈련시키기 위한 것
test set : 모델에 테스트하기 위한 것
x = feauture, input
y = target, output
m = training set의 총합
(x⒤,y⒤) =⒤번째 training set 데이터를 칭할 때
'machine_learning > [coursera] Machine learning' 카테고리의 다른 글
| Cost function formula (0) | 2023.04.29 |
|---|---|
| Linear regression model part 2 (0) | 2023.04.29 |
| Jupyter Notebooks (0) | 2023.04.27 |
| Unsupervised learning part 2 (0) | 2023.04.27 |
| Unsupervised learning part 1 (0) | 2023.04.27 |