선형 회귀 모델 선형 회귀 모델은 입력 변수 \( x \)와 출력 변수 \( y \) 사이의 선형 관계를 모델링한다. \[ f(x) = \mathbf{w}^\top \mathbf{x} + b \] - \( f(x) \)는 예측값이다. - \( \mathbf{w} \)는 가중치 벡터이다. - \( \mathbf{x} \)는 입력 변수 벡터이다. - \( b \)는 편향(bias)이다.  손실 함수 선형 회귀에서 자주 사용하는 손실 함수는 평균 제곱 오차(MSE, Mean Squared Error)이다. MSE는 다음과 같이 정의된다: \[ \text{MSE} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - f(x_i))^2 \] - \( N \)은 데이터 포인트의 수이다. - \( y_i ..

• Google Colaboratory  https://colab.research.google.com/• Anaconda  https://www.anaconda.com/products/individual• NumPy  https://numpy.org/ https://pypi.org/project/numpy/• matplotlib  https://matplotlib.org/ https://pypi.org/project/matplotlib/• seaborn  https://seaborn.pydata.org/ https://pypi.org/project/seaborn/• SciPy  https://scipy.org/ https://pypi.org/project/scipy/• scikit-learn  https..

■ SSR (Sum of Squares for Regression)SSR은 회귀 모델이 설명하는 종속 변수의 변동이며 예측된 값과 종속 변수의 평균 간의 차이를 제곱하여 합한 값으로 계산된다. \[ SSR = \sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - \bar{y})^2 \] - \( \hat{y}_i \)는 관측치 \(i\)에 대한 예측값 - \( \bar{y} \)는 종속 변수의 평균값 - \( n \)은 전체 관측치의 수     ■ SSE (Sum of Squares for Error)SSE는 회귀 모델이 설명하지 못하는 종속 변수의 변동이며 실제 값과 예측된 값 간의 차이를 제곱하여 합한 값으로 계산된다. \[ SSE = \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 \] ..

■  부동 소수점 연산에서, 두 숫자가 "거의 같은지" 확인할 때 엡실론(ε)을 사용하는데 두 수의 차이가 매우 작은 값보다 작은지 비교하는 방식이다.  두 수 \(a\)와 \(b\)가 주어졌을 때, \(|a - b|      import math def are_floats_equal(a, b, epsilon=1e-10): return math.isclose(a, b, abs_tol=epsilon) # 예시 사용 a = 0.0000001 b = 0.0000002 print(are_floats_equal(a, b)) # True or False depending on epsilon 1e-10  \(1 \times 10^{-10}\)로 매우 작은 값을 나타내며, 두 부동 소수점..

시그모이드 함수(Sigmoid ) 이진 분류 모델에서 활성화 함수로 사용된다.\[ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \] 이 함수는 확률을 모델링하는 데  0과 1 사이의 값을 가진다. \( e^{-x} \)는 양수인데, \( x \)가 음수일 때는 \( e^{-x} \)가 1에 가까워지고, \( x \)가 양수로 커질수록 \( e^{-x} \)가 0에 가까워진다. 지수 함수는 형태가 \( e^x \)인 함수로, \( e \)는 자연 상수이며 약 2.71828의 값을 가지고 \( x \)가 증가함에 따라 빠르게 증가한다. \( e^{-x} \)는  \( x \)가 증가함에 따라 감소하는 함수이다.    \( e^{-x} \)는 \( e^x \)의 역수이며, \( e^x \)는 항..

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