3-2/기계학습

4주차-Multiple features

Donghun Kang 2024. 10. 8. 18:15
  • Batch Gradient Descent

 

  • Stochastic Gradient Descent

 

  • Linear Regression with Multiple features(input)

  • Model parameters

w1~w4: 집 값을 예측하는데 각 feature가 기여하는 정도
=> 부호(+/-)는 비례/ 반비례 관계 설명
w0: 기본 가격

 

  • Loss function

  • Update rule

 

  • Feature Scaling

Ex)

  • Feature size and Gradient desent
  • non-scaled faeature

  • Scaled feature

 

  • Scalers
  • MinMaxScaler
각 feture마다 적용

 

  • Mean Sclaer

  • Standard Scaler

 

EX)

 

  • Termination condition(종료 조건)
1. #iter을 미리 지정
2. ε (작은 값)을 정의, Loss의 변화량이 ε보다 작으면 STOP!
3.  Validation set에 대한 Loss가 증가하기 직전 시점으로!

 

  • Choosing the learning rate