gunnew의 잡설

저번에는 하나의 변수와 결괏값의 관계를 예측하는 것을 배웠다. 가장 기초적인 선형 회귀였다. 그러면 이번엔 변수가 여러 개일 때를 생각해보자. (1) 가설 설정 변수가 하나일 때, 우리는 가설 설정을 Y = W * X + b로 하였다. 그러면 변수가 여러 개일 때는? 변수가 3개라고 하자. 그러면 Y = w1 * x1 + w2 * x2 + w3 * x3 + b로 설정할 수 있을 것이다. 그런데 w1 * x1 + w2 * x2 + w3 * x3. 이 형태 어디서 많이 본 적 있던 것 같은데... 아! 바로 벡터의 내적이다. 벡터의 내적을 처음 들어본다면 뒤로 가기를 누르자. 벡터의 내적은 아주 쉬운 개념이므로 구글링을 해 보면 정말 금방 이해할 수 있다. 그렇다면 w = [w1, w2, w3]로 두고 x ..

(1) 선형 회귀란? 선형 회귀라... 나는 경제학과이다. 경제학을 열심히 공부하던 때, 나는 선형 회귀라는 말을 참 많이 들었다. 계량 경제학을 공부하면 많이 나오는 말이란다. 그런데 나는 이 단어가 참으로 현학적으로 느껴졌다. 어떤 수업에서 이 주제로 발표하던 학생이 "OLS 다들 아시죠?" 하는 질문에 냉소를 지었던 기억이 나기도 한다. 도대체 선형 회귀 (Linear Regression)은 무엇일까? 저 regress라는 말을 사전에 찾아보면 돌아가다. 회귀하다. 라는 뜻이 나온다. 그게 도대체 분석과 무슨 관련이 있단 말인가. Linear Regression이라는 단어를 처음 듣는 사람이 이해를 못하게 되는 것은 당연하다. 일기장이 되어가는 것 같아 여기서 그만하고, 선형 회귀에 대해 설명해보자..

(1) 내가 텐서 플로우를 선택한 이유 텐서플로우(TensorFlow)는 딥러닝을 쉽게 구현할 수 있게 만든 오픈소스 모듈(라이브러리)이다. 머신러닝 공부의 필요성을 느낀 후 내가 처음으로 배워야겠다고 마음먹은 것이 바로 텐서 플로우이다. 그 이유는 딥러닝 프레임워크 중 단연 1등을 차지하고 있었기 때문이다. 물론 딥러닝의 세계는 몇 년 만에 그 트렌드가 너무나도 빨리 변하기는 하나, 현시점에서 가장 배우기 쉬운 것이 텐서 플로우라고 생각했다. 규모의 경제가 작용하기 정말 쉬운 분야이기 때문이다. 게다가 나는 학교에서 딥러닝은커녕 파이썬도 배우지 않았다. 아무래도 Computer Engineering의 아주 Low-Level을 사랑하는 학교이다보니 지금까지 나는 C, C++, 어셈블리, 컴퓨터 구조 등의..