Simple Linear Regression [인사이드 머신러닝] 단순회귀모델: 회귀계수의 추정 yi =β0 +β1 xi +ϵi (1) μYX =E[yi ]=β0 +β1 xi 와 같다. yi =μYX +ϵi 와 같이 나타낼 수 있다. 이를 위해, 식 (1)을 참고하여 오차제곱합(Sum of Squared Error: SSE)를 다음과 같이 나타낼 수 있다. \tag{2} \begin{aligned} S &= \sum_{i=1}^{N}\left|y_i- \hat{y}_i\right|^2 ... 회귀모형통계분석단순회귀모델Simple Linear Regressionleast squareLinear Regression회귀분석딥러닝선형회귀회귀모델machine learining인사이드 머신러닝머신러닝statistical data analysisleast square estimation데이터 분석cleanskylinear_modelDeep LearningDeep Learning
[인사이드 머신러닝] 단순회귀모델: 회귀계수의 추정 yi =β0 +β1 xi +ϵi (1) μYX =E[yi ]=β0 +β1 xi 와 같다. yi =μYX +ϵi 와 같이 나타낼 수 있다. 이를 위해, 식 (1)을 참고하여 오차제곱합(Sum of Squared Error: SSE)를 다음과 같이 나타낼 수 있다. \tag{2} \begin{aligned} S &= \sum_{i=1}^{N}\left|y_i- \hat{y}_i\right|^2 ... 회귀모형통계분석단순회귀모델Simple Linear Regressionleast squareLinear Regression회귀분석딥러닝선형회귀회귀모델machine learining인사이드 머신러닝머신러닝statistical data analysisleast square estimation데이터 분석cleanskylinear_modelDeep LearningDeep Learning