회귀개요와 RSE,MSE 강좌에서 질문있습니다.

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편

회귀 개요와 RSS, MSE의 이해

작성

332

수정됨

Y = W1*X1 + W0를 2차원 좌표상에서 나타냈을때, 예측함수에 실제값을 더하면 실제함수가 나온다고 하셨는데 혹시 왜그런지 알수있을까요?

만약 2개의 ERROR값이 Y = W1*X + W0를 중심으로 대칭이동을 하게되면 ERROR값은 0이 나온다고 생각합니다.

답변 부탁드립니다 !

답변 1

지식공유자

안녕하십니까,

말씀하신 부분이 강의 영상의 몇분 몇초 부분인지 알수 있을 까요?

감사합니다.

질문자

강의자료 32페이지입니다!!
왼쪽 2차원 좌표에서 실제값 식을 봤을때 예측값에서 ERROR(i)를 더하게되면 실제값이 나오게 된다고 되있어서요!!
물론 독립변수가 1개라는 가정일때 이야기인거같지만 궁금해서 질문드립니다!

지식공유자

제가 예측함수에 실제값을 더하면 실제함수가 나온다고 강의에서 언급드리고 있는지요?

혹, 질문이 예측 값과 Error값을 더하면 실제값이 나오는지에 대한 질문인지요? 일단 그렇다고 가정하고,

Error값 자체는 +, - 가 나올 수 있기 때문에 Error가 대칭적으로 분포되어 있다면 다 더할 경우 0이 될수 있지만, 강의의 식은 Error값만 다 더하는게 아닙니다.

일반적으로 개별 실제값은 개별 예측값 + 개별 예측 오류로 근사될 수 있습니다. 그래서 이들 개별 실제값/예측값/예측 오류를 분포 식으로 나타낸게 강의 교재의 그림입니다.

인프런 커뮤니티 질문&답변