머신러닝개념1

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  인공지능을 위한 수학 - 2. 미분 ✅ 경사하강법 (Gradient Descent)머신러닝에서 모델의 오차를 줄이기 위해 사용하는 최적화 기법.기울기를 따라 오차가 작아지는 방향으로 조금씩 이동하며 최적의 파라미터를 찾아요.핵심 수식:θ:=θ−α⋅∇J(θ)\theta := \theta - \alpha \cdot \nabla J(\theta)✅ 상미분, 편미분, 전미분구분 설명상미분한 개 변수에 대한 미분편미분여러 변수 중 하나만 고정하고 미분전미분변수들이 서로 의존할 때, 전체 변화를 계산하는 미분✅ 라이프니츠 표기법 vs 라그랑주 표기법표기법 형태 특징라이프니츠dy/dx변수 관계 명확, 연쇄법칙에 유리라그랑주f′(x)간단하고 함수 중심 표현✅ 선형회귀와 최소제곱법선형회귀: 데이터를 설명할 수 있는 직선을 그려 예측하는 모델.최소제곱법: .. 프로그래밍공부(Programming Study)/머신러닝(Machine Learning) 2025. 5. 14.