[기계학습]. Cost functions (loss function) 비용 함수

[ 비용 함수(Cost Function) ]

Cost Function은 입력한 Training Set에 대하여 가장 적합한 직선을 우리가 가질 수 있게 해준다.

비용함수는 원래의 값과 오차가 가장 적은 [Math Processing Error]θ를 구하여 가설함수[Math Processing Error]h를 정하는데 사용되는 함수와 같다.

 

에러(오차)의 값(실제값과 예측값의 차이)을 최소한으로 하는 함수를 정하는데 사용되는 함수.

 

말이 어렵지만..

 

여기서 오차의 제곱을 해주는 데 이것은 양수와 음수의 값을 양수로 통일 시키기 위함이고

제곱을 해주었기 때문에 2차함수의 그래프가 형성된다.

 

이 오차(e)에 대한 2차함수 그래프를 보고 맨 밑의지점이 가장 오차가 적은 지점이고

가장 적합한 가설함수가 되는 것이다.

이 지점을 찾는 방법으로는 경사하강법(Gradient Descent)이 있다.

 

저 지점을 찾아서 가설함수식을 도출하여 선을 긋게 되면 가장 적합한 회귀식이 완성된다.