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선형 회귀 및 로지스틱 회귀 소개
선형 회귀와 로지스틱 회귀는 통계와 머신 러닝 분야의 두 가지 기본 기술입니다. 비슷한 이름에도 불구하고 서로 다른 목적을 가지고 있으며 서로 다른 시나리오에서 사용됩니다 시장검증.

이 블로그 게시물에서는 선형 회귀와 로지스틱 회귀의 개념 , 그 차이점, 그리고 응용 분야에 대해 알아보겠습니다 .

선형 회귀 이해:
선형 회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 데 사용되는 통계적 방법으로, 관찰된 데이터에 선형 방정식을 적용합니다. 선형 회귀 모델의 기본 형태는 다음과 같이 표현됩니다.

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε

여기서 Y는 종속 변수이고, X1, X2, …, Xn은 독립 변수이고, β0는 절편이고, β1, β2, …, βn은 계수이고, ε는 오차 항입니다. 선형 회귀의 목표는 관찰된 값과 예측된 값 사이의 제곱 차이의 합을 최소화하는 가장 적합한 선을 찾는 것입니다.

머신러닝 소개
디지털 시대에 데이터는 전례 없는 속도로 생성되고 있으며, 그 가치는 엄청납니다. 그러나 데이터의 엄청난 양과 복잡성으로 인해 종종 의미 있는 통찰력을 수동으로 추출하는 것이 어렵습니다.

여기에서 머신 러닝이 등장합니다. 머신 러닝은 컴퓨터 과학과 통계학이 만나는 혁신적인 분야로, 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

머신 러닝의 핵심은 데이터에서 패턴과 관계를 학습할 수 있는 알고리즘을 만들고, 그 지식을 사용하여 예측이나 결정을 내리는 것입니다.

이러한 알고리즘을 통해 컴퓨터는 경험을 통해 “학습”하고, 시간이 지남에 따라 성능을 개선하며, 인간의 개입 없이 새로운 데이터에 적응할 수 있습니다.

머신 러닝은 대체로 세 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다.

지도 학습: 지도 학습에서 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습되며, 각 예제는 올바른 출력과 쌍을 이룹니다. 목표는 입력에서 출력으로의 매핑을 학