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머신러닝: 선형성과 비선형성의 의미

머신러닝 모델을 이해하는 데 있어 선형성과 비선형성은 핵심적인 개념이다. 이 두 가지 특성은 모델의 복잡성과 데이터에 대한 적합성에 큰 영향을 미친다. 이 글에서는 선형성과 비선형성의 기본적인 의미를 설명하고, 머신러닝에서 이들이 어떻게 활용되는지 알아본다.💡 선형성 (Linearity)선형성은 입력과 출력 간의 관계가 직선 또는 초평면(hyperplane)으로 표현될 수 있는 특성을 의미한다. 즉, 입력 변수의 변화에 따라 출력이 일정 비율로 변하는 관계이다. 선형 모델은 비교적 단순하며, 해석이 용이하다는 장점이 있다.📐 선형성의 조건선형성을 만족하기 위한 조건은 다음과 같다.가산성 (Additivity): 두 입력 x와 y에 대한 함수의 값의 합은, 각 입력에 대한 함수의 값을 더한 것과 같다..
머신러닝 2025. 4. 16. 07:14
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