multi-variable linear regression

 

H(x1,x2,x3) = w1x1 + w2x2 + w3x3 의 식으로 해결해주면 된다.

항의 개수가 많아질수록 --> Matrix

Matrix multiplication을 이용해준다.

bias --> b는 잠시 생략

인스턴스가 늘어나도 행렬의 행의 개수만 증가한다.

Theory : H(x) =  Wx + b

TensorFlow(구현) : H(X) = XW

##매트릭스 이전의 구현

##매트릭스 적용후

placeholder 만들때 shape을 주의해줘야 한다. [ a b ] a개의 원소를 주고 b개의 각 원소마다의 개수이다.

데이타 부분이 간단해 졌음 --> 매트릭스를 이용한 장점 !