[Andrew Ng] Multivariate Linear Regression(다중 선형 회귀)

이전 강의에서는 feature가 하나인 경우에 대해 Linear Regression을 공부하였다. 위의 정보에서 $x$에 대한 $y$의 값을 추정한다고 할 때, $x(feature)$는 하나만 존재한다. 따라서 Hypothesis Function은 다음과 같았다. $$h(x) = \theta_0 + \theta_1x$$ Multivariate Linear Regression 실제 상황에서는 하나의 변수만을 이용한 univariate regression은 이용하기 힘든 경우가 많다. Multiple Features 동일하게 집값을 예측하는 경우인데, 다음 표를 살펴보면 feature가 4개나 된다. 기존의 Size($x_1$)뿐 아니라 # of bedrooms($x_2$), #of floors($x_3$)..

2021.04.05