hyunkookim 님의 블로그

Linear Regression (Forward) 📘 문제 설명: 선형 회귀 (Linear Regression) 모델 구현🎯 목표선형 회귀 모델을 통해 입력 데이터 X에 대해 예측값을 구하고,예측값과 실제 정답 간의 오차(error) 를 계산하는 함수를 구현하는 것입니다.🔢 주어진 입력1. get_model_prediction(X, weights) 함수의 입력:X: 입력 데이터셋.X는 n×3 행렬 형태이며, 각 행은 3개의 특성(피처)을 가집니다. 예:X = [ [x1_1, x1_2, x1_3], # 첫 번째 샘플 [x2_1, x2_2, x2_3], # 두 번째 샘플 ...]weights: 모델의 가중치 벡터, 길이 3인 리스트로 구성됨.예: [w1, w2, w3]2. get_error(m..

Gradient DescentEasyYour task is to minimize the function via Gradient Descent: f(x)=x2f(x)=x2.Gradient Descent is an optimization technique widely used in machine learning for training models. It is crucial for minimizing the cost or loss function and finding the optimal parameters of a model.For the above function the minimizer is clearly x = 0, but you must implement an iterative approximatio..