지금까지 해왔던 것과 달리, 이번 글에서는 행렬을 이용해 Linear Regression을 해보도록 하겠습니다.

첫 번째 글과 두 번째 글에서 다룬 데이터들은 변수와 가중치가 각각 1개씩 있었습니다. 이번 글에서는 변수와 가중치가 각각 n개씩 있는 데이터를 학습시켜봅니다.

이전 글에서는 오차에 learning rate를 곱한 값을 이용해 학습을 진행하였습니다. 이번 글에서는 미분을 이용해 학습을 시켜보도록 하겠습니다.

이 카테고리는 파이썬을 싫어하고, 라이브러리 사용보다 직접 구현하는 변태같은 필자의 특성에 맞게 머신러닝을 C++로 바닥부터 구현하는 방법을 다루는 흥미로운 글들이 올라올 것입니다.
Linear Regression, Classification 등 기초적인 것을 먼저 알아보고 신경망의 원리를 알아가며 구현한 뒤, 최종적으로 CNN 구현을 목표로 하고 있습니다. 이제 시작합니다!

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