Multi-variable Linear Regression 를 TensorFlow 로 구현

▣ 입력이 3개인 Multi-variable Linear Regression

▣ 코드 설명

 

Y = label 으로 입력 x1, x2, x3에 대한 예측값을 의미한다.

 

▣ 코드 설명

w값을 업데이트 해주기 위해 assign_sub 함수 사용

w1 := w1 - (w1_grad * learning_rate)

를 의미한다.

 

이를 Matrix를 사용해서 나타내면 더 쉽게 나타 낼 수 있다.

▣ Matrix를 사용하여 보다 쉬운 코드로 수정

x = data[ : , : ]를

x = data[a : b, c : d]로 표현하겠다.

이때

,를 기준으로 앞쪽에 있는 a : b는 열을 의미하고

a부터 b까지를 의미한다.

 

,를 기준으로 뒤쪽에 있는 c : d는 행을 의미하고

c부터 d까지를 의미한다.

 

따라서

x = data [ : , :-1]는 

열 처음부터 끝까지를 의미하고

행 처음부터 마지막 부분을 제외한 것  까지를 의미한다.

 

y = data [ : , :[-1]]는 

열 처음부터 끝까지를 의미하고

행 마지막 부분을 의미

 

▣ Matrix를 사용해서 나타내낸 Multi-variable Linear Regression 풀 코드

▣ Matrix 사용 유무 코드 비교

◈ Matrix 사용 X

◈ Matrix 사용 O

Matrix를 사용하면 코드가 간결하게 나오는 걸 알 수 있다.