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[핵심 머신러닝] 선형회귀모델 1 (개요, 모델가정)
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![김성범[ 교수 / 산업경영공학부 ]](http://yt3.ggpht.com/ytc/AIdro_mWwhQeGQPwIyBiV88b5htY6vhPJfUXlhO1TKC6ur0wnA=s48-c-k-c0x00ffffff-no-rj)
Күн бұрын선형회귀모델에 대한 개요와 가정에 대해 설명합니다.
@BrightWood-wy5bu 3 жыл бұрын
와.. 진짜 감탄밖에 안나옵니다. 대부분 강의에서 그렇다고 주입시키거나 아니면 수학적으로 알아들을 수 없게금 설명하는데.. 진짜 왜, 왜, 왜.. 왜 그런지 몰라서 쌓여만 가던 궁금증을 한방에 다 해결 했습니다.
@user-yu5qs4ct2b 3 жыл бұрын
감사합니다!
@inufa1414 4 жыл бұрын
내용 너무 알차네요... 기계공학부 나와서 회사생활하다가 AI 관심 생겨 공부하다 참고하고 있습니다. 이런 강의 무료로 들을 수 있다는게 정말 행운이네요. 너무 감사합니다
@user-yu5qs4ct2b 4 жыл бұрын
감사합니다!
@high-frequency516 4 жыл бұрын
👍
@user-ek3rh2ti8q Жыл бұрын
제가 하루종일 고민했던 것의 답을 찾았습니다... 제 군생활에 한줄기 빛과 같은 분이십니다.
@user-yu5qs4ct2b Жыл бұрын
감사합니다. 고민하셨던 부분이 해결되었다니 기쁜 마음입니다.
@gawonlee3724 4 жыл бұрын
처음 강의 부터 듣고 있는데 정말 직관적으로 잘 설명해주시네요 좋은 강의 정말 감사합니다
@user-yu5qs4ct2b 4 жыл бұрын
감사합니다!
@user-vh6xd1sc3d 3 жыл бұрын
식만 볼때는 잘 이해가 안됐는데 그래프의 평균분산 그림보고 이해가 되네요. ^^ 감사합니다.
@user-yu5qs4ct2b 3 жыл бұрын
감사합니다!
@jkim9931 3 жыл бұрын
13:00 E[Y] 에 대한 설명 감탄하고 갑니다. Y는 e엡실론 때문에 같이 확률변수가 됨
@user-yu5qs4ct2b 3 жыл бұрын
감사합니다!
@maketing82 5 жыл бұрын
좋은 강의 감사합니다.
@byunghyunkang3532 3 жыл бұрын
넘 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.
@user-yu5qs4ct2b 3 жыл бұрын
감사합니다!
@user-wl6en9xw1m 4 ай бұрын
감사합니다 교수님
@albertlee5312 4 жыл бұрын
감사합니다 교수님!
@user-yu5qs4ct2b 4 жыл бұрын
고맙습니다.
@user-gc6eu3gi1m 4 жыл бұрын
교수님 강의 잘 듣고있습니다.ㅎㅎ 항상 감사합니다. 강의를 듣다가 궁금한 점이 생겼는데, 비선형회귀는 Y와 X의 관계로 정해지는 것이 아니라, 강의에서 정의하신 Y와 B(회귀변수,파라미터)와의 선형/비선형 관계로 정해지는 것으로 알고 있는데 아닌가요???
@MZ-pj4eq 2 жыл бұрын
감사합니다!!
@taewudid Жыл бұрын
감사합니다 ㅠ 왜 y평균이랑 x인지가 이해가 도저히 안갔는데 단번에 ㅎㅎ
@user-mo1xk7hc9z 7 ай бұрын
교수님 강의 너무 잘 듣고 있습니다! 질문이 하나 있습니다. 선형 회귀라는 것이 항상 직선이나 평면으로 존재해야 한다는 뜻인가요? (찾아봤는데 다 설명이 달라서 질문 드렸습니다!)
@user-yu5qs4ct2b 7 ай бұрын
선형의 경우 그렇게 보시면 됩니다. 다만, 너무 기하학적 (평면, 직선)으로 보시기 보다는 X변수들의 선형결합으로 표현한 모델을 선형회귀모델로 이해하시면 좋습니다.
@woocheolyeom206 2 жыл бұрын
안녕하세요 교수님 다름이 아니라 멤버십 이용자의 경우 ppt를 제공받을 수 있는 서비스가 생긴다면 큰 도움이 될 것 같습니다.. 저의 개인적인 생각일 뿐이고 실례가 되었다면 죄송합니다. 항상 감사합니다~
@user-dg8be2xy1e 5 жыл бұрын
상수에 대한 분산이 0이 되는 이유를 설명해주세요 ㅠㅠ
@Floating_Speaker 5 жыл бұрын
분산 공식을 한번 보세요. 분산은 데이타가 기대값(평균)으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지를 나타내는데, 상수는 고정된 값이므로 분산이 '0'인 것입니다.
@user-mk6ou7br8e 4 жыл бұрын
9월 7일 학습완료
@user-uy5ps7mg6v 4 жыл бұрын
14:05
@user-yu5qs4ct2b 4 жыл бұрын
X는 확률변수가 아니라 상수입니다. X는 주어진 데이터라고 보시면 됩니다. Y는 확률분포를 따르는 변수입니다. 왜냐하면 다음 식에서 e가 정규분포를 따르기 때문입니다. Y=b0+b1+e, e~N(0, sigma^2)
@user-zl8iu6nx6w 4 жыл бұрын
저도 헷갈렸는데 특정 하나의 X값일 때 Y값의 확률분포라고 생각하시면 될 듯 합니다. 교수님의 추가 설명 그래프에도 특점 점에서의 정규분포가 도사되어있네요. 질문자님의 관점으로 나아가면 저 직선상의 모든 점에 저런 정규분포가 도사된다고 생각하면 되겠네요 ㅎㅎ
@user-nq4nq5kn2i 4 жыл бұрын
혹시 강의 ppt자료를 가지고 싶은데 어떻게 안될까요?
@user-yu5qs4ct2b 4 жыл бұрын
고려하고 있습니다~
@user-xb5dv2vi9m 4 жыл бұрын
내가 모자란가 식이나 이런기호들이 뭐이리 와닿지 않지
@hunhwasong8800 4 жыл бұрын
기초적인 수학기호에 익숙하지 않아서 그렇습니다.
@user-yu5qs4ct2b 4 жыл бұрын
수학적인 배경지식이 많이 없어도 좀 더 직관적으로 이해할 수 있도록 보다 노력해 보겠습니다~