저번 글에서는 선형회귀 분석을 Python으로 구현을 해보았습니다. (Python 선형회귀 분석 바로가기) 이번엔 비용함수(Cost Function)에 대해 조금 더 자세히 알아가 보도록 하겠습니다. 아래 그림을 한번 보도록 하죠 저희 가설이 H(x) = w*x+b라는것을 알수있습니다. 실제 데이터셋에 맞는 선형회귀모델을 만들기 위해서는 저희 가설이 Y=2*x라는 값과 최대한 같아져야 하죠. x1, x2, x3 값이 주어 졌을때 H(x)의 값이 y의 값에 가까울 수록 잘 예측한 선형회귀 모델이 되는 것이죠. 아래와 같은 비용함수(Cost Function)을 보시면 x1,x2,x3 ....xn 을 입력하였을때의 가설과 실제 y 값의 차에 대한 평균인것을 알 수 있습니다. 비용함수가 가장 작은 w값이 실제 ..