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1. Gradient Descent (경사하강법) 이번에는 Linear Regression 에 대해서 실습을 해보기로 하자. 지난번에는 단순히 경사하강법을 실습해보기 위하여 $y = x^2$ 라는 식을 두어 $(2, 4)$ 좌표에서 시작하여 함수의 min 값인 $(0, 0)$ 까지 기울기에 비례하여 움직임으로써 도달할 수 있었다. 이번에는 실제로 선형 회귀에서의 점들을 이용하여 $y = mx + b$ 에서의 $m$과 $b$ 를 기준으로…