단순 회귀 분석
예측 값 구하기 def predict(alpha, beta, x_i): return beta * x_i + alpha 알파와 베타에 대한 오류 계산 def error(alpha, beta, x_i, y_i): return y_i - predict(alpha, beta, x_i) SSE def sum_of_squared_errors(alpha, beta, x, y): return sum(error(alpha, beta, x_i, y_i) ** 2 for x_i, y_i in zip(x, y)) 최소자승법 def least_squares_fit(x,y): """x와 y가 학습 데이터로 주어졌을 때 오류의 제곱 값을 최소화해 주는 알파와 베타를 계산""" beta = correlation(x, y) * sta..
2019. 9. 2.
