[ML] Cost Function _poly1d

학습 데이터 각각에 정답(주택가격)이 주어져 있으므로 지도학습(Supervised Learning)이며,

주택 가격을 연속된 값으로 예측하는 것이므로 회귀(Regression) 문제이다.

 

선형회귀 (Linear Regression) 문제의 정의

: 입력 변수(특징) x가 하나인 경우, 선형회귀 문제는 주어진 학습데이터와 가장 잘 맞는 Hypothesis함수 h를 찾는 문제가 된다.

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a = np.ploy1d[[1, 1]) 
b = np.ploy1d[[1, -1]

ploy1d[[1, 1]) = x + 1  /  ploy1d[[1, -1]) = x -1을 의미한다.

고로 a * b = (x+1)(x-1) = x^2 -1인데,

이는 poly1d([1, 0, -1])로 출력된다. x^이 1, x항이 없으니 0, 상수항은 -1로 나타내는 것이다.

 

np.poly1d([2, -1])**2 + np.poly1d([3, -5])**2 + np.poly1d([5, -6])**2

=> poly1d([ 38, -94, 62])

 

 

 

 

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Numpy의 polyfit과 poly1d의 사용법 - 최소제곱법과 polynomial class