모두를 위한 딥러닝 제4강 ML lec 02 - Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 설명

# Linear Regression에서 어떤 Hypothesis가 좋은것인가?

- 존재하는 데이터의 y값과 H(x)의 간격이 작은게 좋은 것이다.

- H(x)-y 는 양수일 때도 있고 음수일 때도 있어서 {H(x)-y}^2 가 작은 Hypothesis를 찾으면 된다.

# Linear Regression의 Cost(Loss) function

# Linear Regression에서 훈련이 의미하는 것

- H(x) = Wa + b 이므로 cost의 값은 w와 b에 의해서 결정된다.

- 따라서 cost는 W와 b의 함수로 나타낼 수 있고, 이 cost 함수의 값을 최소화 시키는 적절한 W와 b를 찾는 것이 훈련이다.

그림참고 : https://youtu.be/Hax03rCn3UI