[강의]시즌1 딥러닝의기본 - Multi-variable linear regression

Multi-variable linear regression

Predicting exam score : regression using one input (x)

one-variable or one-feature 

좋은 feature 를 뽑아내야함 수십 수만개의 feature 가 존재할 수있다.

Predicting exam score:

regression using two input(x1,x2)

Hypothesis

H(x) = Wx + b

H(x1,x2) = w1x1 + w2x2 + b

Cost function

이것은 동일하고 Hypothesis 만 변경 시켜주면됌.

 Multi -variable

H(x1,x2,x3,...xn) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + ... + wnxn + b

Matrix multiplication

- basic linear algebra

H(X) = WX(행벡터 W, 열벡터 X) + b

W vs X

두개를 similar form 으로 column vector로 define 한다. (mathematical)

W를 Transpose 한다. 

inner product form