728x90 다항식회귀1 [ML] 경사하강법 - 편미분 - 2개의 매개변수를 가지고 있는 경우라면, 미분이 아니라 편미분을 활용해야함 - 머신러닝에 나오는 최적화 문제에는 매개변수의 개수만큼 변수가 있으므로 목적함수가 다변수 함수의 형태로 등장 - 매개변수가 여러 개라면, 각각의 매개변수마다 기울기와 움직임이 다름 따라서 다변수 함수를 미분할 때는 미분할 변수에만 주목하고 다른 변수는 모두 상수로 취급해서 계산하는 편미분 사용 - 합성함수의 미분 합성함수 : 여러 개의 함수가 조합된 것 f(g(x))의 미분 - 갱신식을 위한 목적함수의 매개변수 편미분 과정 이와 같은 방식으로 다항식의 차수를 늘린 함수를 사용하는 것을 다항식 회귀라고 함 이를 일반화하여 표기하면 - 이러한 방식의 경사하강법은 모든 학습 데이터의 개수만큼 반복해야함 → 시간과 컴퓨팅 파워가 많.. 2021. 5. 10. 이전 1 다음 728x90
