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  [머신러닝] 선형 회귀(Linear Regression) 머신러닝 알고리즘 선형 회귀에 대해 정리해 보자 ! 선형 회귀는 단순하면서도 유용하고, 특히 다른 많은 알고리즘의 기반이 되기 때문에 완벽하게 이해하는 것이 중요하기에 관련된 개념들도 함께 정리해 보자. 선형 회귀 (Linear Regression) : 알려진 다른 관련 데이터 값을 사용하여 알 수 없는 데이터의 값을 예측하는 데이터 분석 기법. : 선형회귀는 머신러닝에서 '지도 학습(회귀/분류) 알고리즘' 중 연속적인 값을 예측하는 회귀에 해당한다. - 목표 변수 (target variable / output variable) : 맞추려고 하는 값 - 입력 변수 (input variable / feature) : 맞추는 데 사용하는 값 , '특징/속성' 쉽게 말하자면 위 그래프에서 데이터를 가장 잘 대.. DB/ML 2023. 12. 20.