[시즌1].Lecture 04 - 여러개의 입력의 Linear Regression

* 이 글은 홍콩과기대 김성훈 교수님의 무료 동영상 강좌 "모두를 위한 머신러닝과 딥러닝 강의"를 보고 요점을 정리한 글 입니다. 기본적인 Linear Regression기본적인 Linear Regression(선형 회귀)의 Hypothesis(가설)은 Equation (1)으로 표현하고 여기서 사용하는 Cost Function(비용 함수)은 Equation (2)로 표현합니다.  $$H(x)=W x+b$$ (1) $$\operatorname{cost}=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^m\left(H\left(x^{(i)}\right)-y^{(i)}\right)^2$$ (2) Multi-Variable Linear Regression기본적인 Linear Regression은 1개의 입력 변수를 ..