미분을 계산하기 위해서, 미지수가 있는 식을 표현하거나 미분값을 계산할 수 있어야 한다. Python에는 수학의 미지수 등의 기호를 사용하게 해주는 SymPy library가 있다. # SymPy.diff() 함수 이용하기 함수 이름 기능 SymPy.ploy() 함수 식 정의 SymPy.subs() 변수를 다른 변수로 치환하거나, 값을 대입 SymPy.diff() 도함수 식 계산 # 미분의 정의로 미분 식 유도하기 미분의 정의가 다음과 같으므로, SymPy.diff()를 사용하지 않고도 미분 식을 유도할 수 있다. h값을 1e-9와 같이 엄청나게 작은 값을 넣어주면 된다.

# 경사하강법 다음 상태 = 현재 상태 - 학습률 * 미분(비용함수) # 선형회귀 모델 가설 함수 = 가중치 * 변수 + 절편 비용 함수 = 평균[(가설함수(변수) - 실제 값)^2] 목적. 비용함수의 값을 최소화함으로써 선형회귀 모델의 가중치와 절편을 구하는 것이다. Q. 미지수인 가중치와 절편을 각각의 식은? 일단, 비용함수를 최소화하는 것이 목표이므로 미분을 통해 비용함수 값이 0이 되는 가중치와 절편을 찾아야 한다. 찾고자 하는 것이 가중치이면, 가중치에 대해 비용함수를 미분하고, 찾고자 하는 것이 절편이라면, 절편에 대해 비용함수를 미분한다. 따라서 각각에 대해 미분을 적용하면 다음과 같은 식이 계산된다. 가중치 = 1/m * 합(가설함수(변수) - 실제 값) * 변수 절편 = 1/m * 합(가..