선형 회귀의 비용 함수 분해: 개념적 개요

선형 회귀의 비용 함수는 예측 값과 실제 값 사이의 오차를 측정합니다. 이 비용을 최소화하면 모델의 정확도가 향상됩니다. 이 공식은 예측 값과 실제 값 사이의 제곱 차이를 2m(데이터 점수)로 나누는 것입니다. 제곱은 더 큰 오차를 강조하고, 나눗셈은 데이터 세트 크기와 관계없이 비용을 정규화합니다. 비용 함수는 모델 매개변수(w 및 b)의 최적 값을 찾는 데 도움이 되며, 이러한 최적 값은 오차를 최소화합니다. 다양한 애플리케이션에서는 특정 특성에 맞게 조정된 다른 비용 함수가 필요할 수 있습니다.