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
