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