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최소제곱법이 뭔지는 알겠는데, 당최 머신러닝에서 쓰는 최소제곱법의 유도식이 이해되질 않아서 정리를 한번 해보겠다. 최소 제곱법은 오차의 제곱합이 최소가 되도록하는 추정값을 산출할 때 사용한다 쉽게 말하면, 오차를 가장 적게하는 근사치를 구하는 것이다. 대부분의 데이터들은 완벽한 그래프를 그리는게 아니라, 오차가 존재하여 불완전한 그래프를 그린다. 그래서 이 점들을 가장 오차없이 그리는 간단한 그래프를 구하기 위해 근사치를 구하는 것이 목적이다. 최소 제곱법으로 부터 근사치 유도 최소제곱법, 말그대로 오차의 제곱을 해서 다 더하여서 확인한다. 이 방식이 간단해서, 선형회귀에서 기본적으로 접근할때 사용되는 방식이다. 오차를 e라고 하면, 오차 : $e_i = y_i - \hat{f}(x_i)$ 이기 때문에 ..