가중치 주택의 가치를 추정하는 프로그램을 어떻게 작성 할 수 있을까? 다음 내용을 읽기 전에 잠시 생각해 보자 만약 , 기계 학습에 대해 잘 모른다면 , 아마도 당신은 다음과 같이 주택 가격을 추정하기 위한 기본 규칙들을 작성하고자 할 것이다. 주택의 정보는 위와 같다 . 다음처럼 함수를 선언해 볼 수 있을 것 같다. def estimate_house_sales_price(num_of_bedrooms, sqft, neighborhood): price =0 #담당 지역내 평균 주택 가격은 평당 피트 당 200달이다 . price_per_sqft = 200 if neighborhood == "hipsterton": # 하지만 다른 지역은 조금 더 비싸다. price_per_sqft = 400 elif nei..

먼저 , 위와 같은 도표가 있다고 하자 . 보면 , 화장실 , 평수 , 위치 , 가격 순서대로 있다는것을 알 수 있다. 그리고 무엇이 생각나는가..? 지도학습은 , 기존의 데이터를 가지고 데이터를 예측해 보는 것인데 화장실 , 평수 , 위치를 기반으로 지도학습을 하여서 회귀를 통한 가격을 예측해 볼 수 있을까? 라는 의문점을 남긴다. 먼저 간단하게 개념정리를 해본다. 매개변수 à y =ax+b à a,b를 찾는 것 è 매개변수를 찾는 것 : 모델링 하이퍼 파라미터 à 일반화 = 최적화 , 사용자가 값을 조정하는 것 è 가중치 : 어떠한 것에 영향을 어느정도 미치는 가에 따라서 è 가중치를 줄 때 , 하이퍼 파라미터를 사용하며 , 위의 도표를 통해서 , 가격을 예측한다고 했을 때 화장실, 평수, 위치에 따..