머신러닝/직접 구현
[Python] Numpy 로 LinearRegression을 구현해보자!!
1. 코드 import numpy as np In [122]: # Make Dummy Data data_num = 1000 # feature 값 생성 X1 = np.random.randn(data_num) X2 = np.random.randn(data_num) X3 = np.random.randn(data_num) # 노이즈 noise = np.random.normal(0,5,data_num) # target 값 생성 y = 30 * X1 - 20 * X2 + 12 *X3 +10+ noise X = np.array([X1,X2,X3]).T 이렇게 되는 이유를 자세히 알고 싶으면 아래 사이트를 참고 gradient_weights = -(1/self.data_num) * np.dot(X.T , error) ..
