Linear regression model part 2

training set은 features와 targets 정보를 포함하고 이를 알고리듬으로 학습시킨다.

그렇게 되면 어떠한 function(f)이 나온다. 즉 모델이 생기는 것이고 여기에 새로운 input x(feature)를 넣으면

y-hat을 결과로 예측하게 된다.

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linear regression은 아래와 같은 함수로 작동한다.

 

fw,b(x) = wx + b

f(x) = wx + b

y = mx + b

여기서 b는 y를 지나는 점(시작점), 이고 m은 기울기를 나타낸다 

 

 

또한 linear regression은 하나의 feature만 가지고 있다.

 

 

Q. For linear regression, the model is represented by fw,b​(x)=wx+b.  Which of the following is the output or "target" variable?

 

y-hat은 estimate한 값이라서 정답이 아닌 것 같다