종속변수와 독립변수의 선형적 관계를 추정하는 회귀 분석은 실용적인 데이터 분석 기법이며, 회귀 분석의 분야에는 다양한 형태의 회귀 모델과 회귀 분석 방법이 있다. Deep Learning은 통계학 분야의 전통적인 회귀 분석 방법론과 같은듯 다른 방식으로 회귀 모델을 구성해낸다. 아래에서는 Deep Learning을 통해 간단하고 기초적인 회귀 모델링을 진행해보고자 한다. 분석 목표 확인하기 y = ax + b 은 가장 단순한 형태의 선형 함수이다. 이 함수가 나타내는 종속변수와 독립변수의 관계는 아래처럼 벡터연산(Vectorization)으로도 나타낼 수 있다. 회귀분석의 목적은 독립변수와 종속변수의 관계를 가장 잘 설명하는 변환 행렬을 구하는 작업이라고 하겠다. 이 변환 행렬을 가중치 행렬이..