04 Multi-variable linear regression

Hypothesis : 변수의 갯수만큼 가중치의 갯수가 늘어남. 

Cost function: 

변수의 갯수가 늘어나는 만큼 가중치가 늘어나는 문제점을 해결해야함. 

 

 

데이터가 많아질 경우 

x1, x2, x3: data, Y: Label(true value)

▶ 변수가 3개이기 때문에 weight 3개, 변수의 갯수에 따라 w값도 증가함. 

→ 만약 data가 무한대로 증가할 경우 hypothesis를 계산하는데 어려움이 생길 수 있음. 

 

cost값 출력하는 코드 

 

 

 

Matrix 

간편하게 사용할 수 있음. 

 Matrix 사용 

- x 매트릭스를 입력 받아 xw(매트릭스의 곱)로 간편히 사용할 수 있음. 

- 데이터의 갯수가 많아도 동일하게 사용할 수 있음. 

- 앞에있는 matrix의 열의 갯수와 뒤에 있는 matrix의 행의 갯수가 같아야 함. 

- 데이터의 갯수와 무관. 

 

 

※ 파이썬 slice 알아두기 ! 

 X = data[:, :-1] 에서 마지막에서 한개의 데이터를 뺀 나머지 데이터임을 알 수 있음. 

w = tf.Variable(tf.random.normal([3,1])) //출력이 1개임을 알 수 있음. 

b = tf.Variable(tf.random.normal([1]))

def predict(x):

   return tf.matmul(X, W) +b // +b 생략가능 ! 

 

Matrix를 사용하지 않으면  데이터 값이 늘어날 때마다 계속해서 W 값을 구해줘야 함 

 

출처: 모두를 위한 딥러닝 시즌2 유튜브, 공식 사이트