선형회귀 단순 선형 회귀를 위한 일반화된 예측함수ex) wave 데이터 셋x[0]은 특성(feature), 은 예측 값, b는 편향(bias), w[0]은 가중치(weight) 또는 계수(coefficient) 라고 부름 목표 데이터셋들의 특성들 (x[0], x[1], x[2], .... , x[p])과 라벨값(y) 사이의 관계를 잘 설명해낼 수 있는 적합한 특성 가중치(w[0], w[1], w[2], ..., w[p])와 b(편향)을 찾는 것 HOW? 어떻게 적절한 가중치와 편향을 찾을 까?선형 회귀는 라벨 값(y)과 예측값() 사이의 평균제곱오차(mean squared error, MSE) 를 최소화하는 파라미터 w와 b를 찾는다.(실제 라벨값과 예측값이 작으면 작을수록 예측성능이 좋은 것이기 때문에..
